斯坦福大学建立了一个可以对图像内容产生自然语言描述的模型NeuralTalk，它是一个开源的Python工具，它可以从图像生成文本描述。它实现了Google (Vinyals等，卷积神经网络CNN + 长短期记忆LSTM) 和斯坦福 (Karpathy and Fei-Fei， CNN + 递归神经网络RNN)的算法。它可以从一副图像用递归神经网络（LSTM或RNN）得到一句描述这幅图像的话。...
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2014-12-09 12:21:19
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content概述文字识别系统LeNet-5简化的LeNet-5系统卷积神经网络的实现问题深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。第二篇，讲讲经典的卷积神经网络。我不打算详细描述卷积神经网络的...
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2014-12-09 00:25:41
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转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4bdb170b01019atv.html图像处理－线性滤波－1 基础（相关算子、卷积算子、边缘效应）这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤...
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2014-12-07 16:19:03
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前言： 主要总结一下自己最近看文章和代码的心得。
1. CNN用于分类：具体的过程大家都知道，无非是卷积，下采样，激活函数，全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的（其实不单单是CNN，很多其它的方法也是这样的），这是它的一个不足之处之一。目前的大部分CNN都是用来做分类比较多。
2. CNN用于检测：主要的方法有两种，细分一下有三种，
第一种最为简单和暴力的，...
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2014-12-04 18:00:19
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前言：最近学习深度学习，有感写一点总结。
我们常常所说的神经网络，一般是指原始的多层感知机，简称MLP，它是在原始感知机堆叠多层而成的，MLP完全由全连接层组成（当然也有激活函数），即Caffe里的IP层。MLP的最大的缺点在于参数众多，比如说我们的网络层为1000--1000--500--20，那么它的总的参数为：1000*1000+1000*500+500*20. 参数过多不好训练，...
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2014-12-04 06:27:32
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看这个题目，为什么要为一幅图像加上边框呢？第一，做卷积的需要。当我们做卷积的时候，kernel往往不小于3X3的矩阵，那么首行、末行、首列、末列的元素就不能正确地与这个kernel做卷积。当我们给图像加上边框之后，就解决了这个问题。第二、两幅大小不一致的图像进行操作的时候，为了保证运算的正确性，我们...
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2014-12-02 18:46:18
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源码和运行结果cuda：https://github.com/zhxfl/cuCNN-IC语言版本参考自：http://eric-yuan.me/针对著名手写数字识别的库mnist，准确率是99.7%,在几分钟内，CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率。参数配置网络的配置使用Config.t...
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2014-12-01 14:15:51
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信号处理中的一个重要运算是卷积.初学卷积的时候,往往是在连续的情形, 两个函数f(x),g(x)的卷积,是∫f(u)g(x-u)du 当然，证明卷积的一些性质并不困难，比如交换，结合等等，但是对于卷积运算的来处，初学者就不甚了了。 其实，从离散的情形看卷积，或许更加清楚， 对于两个序列f...
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2014-11-29 21:33:13
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