arxiv上放出的物体检测的文章，在Pascal voc数据集上排第二。源码也已放出（https://github.com/sanghoon/pva-faster-rcnn），又可以慢慢把玩了。这篇文章遵循faster-rcnn“CNN feature extraction + region pro ...
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2016-10-27 20:10:37
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Assume the output from a layer in CNN is N × N × d dimension, which is the output of d filters for N × N spatial cells. Each spatial cell is computed ...
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2016-10-27 12:45:57
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卷积神经网络的理论基础看这篇：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663/ 卷积神经网络的tenserflow教程看这里：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/deep_cnn.html ...
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2016-10-25 02:11:58
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在新手接触推荐系统这个领域时，遇到第一个理解起来比较困难的就是协同过滤法。那么如果这时候百度的话，得到最多的是奇异值分解法，即（SVD）。SVD的作用大致是将一个矩阵分解为三个矩阵相乘的形式。如果运用在推荐系统中，首先我们将我们的训练集表示成矩阵的形式，这里我们以movielen数据集为例。这个数据 ...
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2016-10-25 02:01:44
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茱莉叶【最新消息】：AT&T正式宣布以现金加股票的方式收购时代华纳，每股出价为107.5美元，收购总金额为854亿美元。这意味着AT&T将转型为美国最大的娱乐业和影视业公司，在电信产业掀起发生一场巨变！全球最大并购案达成,AT&T变身传媒巨头美国互联网媒体娱乐公司时..
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2016-10-23 15:16:30
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现在有这样的一个场景：给你一张行人的矩形图片， 要你识别出该行人的性别特侦。 分析： （1），行人的姿态各异，变化多端。很难提取图像的特定特征 （2），正常人判别行人的根据是身材比例。（如果是冬天的情况下，行人穿着厚实，性别识别更加难） solution： 针对难以提取特定特征的图像，可以采用卷积神 ...
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2016-10-16 13:57:03
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UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS ICLR 2016 摘要：近年来 CNN 在监督学习领域的巨大成功 和 无监督学习领域的无人问津形成了鲜明的对比， ...
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2016-10-16 00:57:24
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学习RCNN系列论文时， 出现了感受野(receptive field)的名词， 感受野的尺寸大小是如何计算的，在网上没有搜到特别详细的介绍， 为了加深印象，记录下自己对这一感念的理解，希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。 1 感受野的概念 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一 ...
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2016-10-11 10:45:15
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本文整理了网上几位大牛的博客，详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想，欢迎交流。 [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之：CNN的反向求导及练习 [5 ...
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2016-10-10 21:00:42
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CNN卷积神经网络 RNN循环神经网络 DNN深度神经网络 为啥要写这些呐，哈哈哈，毕竟最近神经网络很火嘛，我也来赶时髦 首先这三个名字的解释，我就不说了（说了也多半是抄网上的），只需要知道，这家伙就像个三明治input——隐藏层——output 具体的不同就在隐藏层的实现，前段时间很火的alpha ...
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2016-10-09 00:12:15
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