Convolution Network及其变种（反卷积、扩展卷积、因果卷积、图卷积） ...
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2018-06-21 11:29:34
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卷积可能是现在深入学习中最重要的概念。卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿。但是，卷积如此强大呢？它是如何工作的？在这篇博客文章中，我将解释卷积并将其与其他概念联系起来，以帮助您彻底理解卷积。 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章，但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆， ...
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2018-06-18 12:37:54
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RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式。在标准的RNNs中 ...
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2018-06-16 16:17:30
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github： "代码实现之神经网络" 本文算法均使用python3实现 1. 什么是神经网络 人工神经网络 （artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物 ...
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2018-06-15 12:48:47
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代码讲解的地址:http://alanse7en.github.io/caffedai-ma-jie-xi-4/ 重要的一个回答:https://stats.stackexchange.com/questions/29130/difference-between-neural-net-weight- ...
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2018-06-09 22:12:30
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Suppose we are going to optimize a parameterized function $J(\theta)$, where $\theta \in \mathbb{R}^d$, for example, $\theta$ could be a neural net. M ...
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2018-06-08 10:34:15
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基于贝叶斯的深度神经网络自适应及其在鲁棒自动语音识别中的应用 直接贝叶斯DNN自适应 使用高斯先验对DNN进行MAP自适应 为何贝叶斯在模型自适应中很有用？ 因为自适应问题可以视为后验估计问题： 能够克服灾难性遗忘问题 在实现通用智能时，神经网络需要学习并记住多个任务，任务顺序无标注，任务会不可预期... ...
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2018-06-07 21:54:38
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Deep LearningDL CNN 一、Framework 1. MobileNet将标准卷积拆分成两部，第一次卷积不进行channel间卷积(逐层卷积：depthwise convolution)，即一个输入channel对应一个卷积滤波器；第二次只进行channel间卷积，即使用1x1卷积核... ...
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2018-06-05 21:16:16
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背景： 项目中需要在 caffe 中增加 binary convolution layer， 所以在单步调试了 minist 的训练，大致看了一下流程，就详细看 convolution layer 了。 1、数据结构 caffe 的基本数据结构是 Blob，也就是数据流的基本结构。 2、网络结构 N ...
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2018-06-05 16:22:17
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一、简介 循环神经网络（recurrent neural network，RNN），是一类专门用于处理序列数据（时间序列、文本语句、语音等）的神经网络，尤其是可以处理可变长度的序列；在与传统的时间序列分析进行比较的过程之中，RNN因为其梯度弥散等问题对长序列表现得不是很好，而据此提出的一系列变种则展 ...
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2018-06-03 22:19:17
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