ACL2014的best paper Fast and Robust Neural Network Joint Models for Statistical Machine Translation在SMT中使用深度学习知识，提出了一种neural network joint model（其实就是融合源端语言知识去做语言模型），论文实验给出的结果宣称大幅度提高了以往基于n-gram语言模型翻译系统的...
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2015-07-04 14:06:25
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深度学习之神经网络与支持向量机 引言：神经网络(Neural Network)与支持向量机(Support Vector Machines，SVM)是统计学习的代表方法。可以认为神经网络与支持向量机都源自于感知机(Perceptron)。感知机是1958年由Rosenblatt发明的线性分类模型。....
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2015-07-03 22:00:00
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深度学习——人工神经网络再掀研究热潮胡晓林人工神经网络起源于上世纪40年代，到今天已经70年历史了。就像人的一生，经历了起起落落，有过辉煌，有过黯淡，有过嘈杂，有过冷清。总体说来，过去的20年中人工神经网络的研究不温不火，直到最近三五年，随着深度学习概念的提出，人工神经网络才又重新焕发生机，甚至再度...
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2015-07-03 19:03:50
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干货：机器学习领域的几种主要学习方式，如深度学习学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据....
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2015-07-03 18:49:12
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Ubuntu14.10+cuda7.0+caffe配置
一：linux安装
Linux安装不说了，我这里安装的是ubuntu14.10
二：nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试（*.run方法）
1: Verify You Have a CUDA-Capable GPU
执行下面的操作，然后验证硬件支持GPU CUDA，只要型号存在于https://develop...
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2015-07-03 15:47:22
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caffe的layer层是靠INSTANTIATE_CLASS和REGISTER_LAYER_CLASS来进行对各个层类进行处理的。每一个layer都是继承基类Layer的，其中BaseDataLayer是输入数据的基类，从这个类继承的主要是：
这个图可以很好的看到这些layer的继承关系，整个layer层的结构非常清晰，使用抽象工厂的方式构建整个layer层，然后刚才的宏将layer注册成...
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2015-07-03 12:27:10
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vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟googlenet不同的是，vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，尤其是跟alexnet框架非常像，vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征，可以看做和alexnet一样总共8个part。根据前5个卷积group，每个group中的不同配置，vgg论文中给出了A~E这五种配置，卷积层数从8到16递增。从论文中可以看到从8到16随着卷积层的一步步加深，貌...
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2015-07-01 20:40:47
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Google研究员Ilya Sutskever：成功训练LDNN的13点建议摘要：本文由Ilya Sutskever（Google研究员、深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生、DNNresearch联合创始人）所写，讲述了有关深度学习的见解及实用建议，包括深度学习为什么强大，如何强大，以...
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2015-06-30 21:34:56
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引入随着深度学习的出现，CV领域突破很多，甚至掀起了一股CV界的创业浪潮，当次风口浪尖之时，Google岂能缺席。贡献出FaceNet再刷LFW上人脸验证的效果新高
FaceNet与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同，并没有用传统的softmax的方式去进行分类学习，然后抽取其中某一层作为特征，而是直接进行端对端学习一个从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类。...
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2015-06-29 22:15:38
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深度学习“引擎”之争：GPU加速还是专属神经网络芯片？深度学习（Deep Learning）在这两年风靡全球，大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没，可谓深度学习的“燃料”和“引擎”，GPU则是引擎的引擎，基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速。同时，深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一...
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2015-06-29 21:51:50
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