一、CNN的原理1、CNN的思想： （1）借鉴了hopfield神经网络和CA a、hopfield的非线性动力学（主要是用于优化问题，比如旅行商问题等NP问题），Hopfield的能量函数的概念，Hopfield解决了模拟电路的实现问题 b、CA细胞自动机，局部连接的时间和空间都离散的动力学系统，...
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2014-09-09 17:51:19
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在大学毕业前立志要读完的四本书：
《模式分类》
《人工智能——一种现代方法》
《一种新科学》
《神经网络与机器学习》
现在感觉到压力山大了……顺便占个坑，不定期过来更新书单。...
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2014-09-09 16:15:48
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云机器人并不是指某一个或者某一类机器人，指代的是机器人存储和获取信息的一种方式，借助于网络和云计算，帮助机器 人相互学习、共享知识，解决单个机器自我学习的局限性，当然还会减少开发人员的开发投入。...
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2014-09-03 18:15:27
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摘要在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像，读取一帧保存为图像，然后对读取保存的字符图像，灰度化，二值化，在此基础上做倾斜矫正，对矫正的图像进行滤波平滑处理，然后对字符区域进行提取分割出单个字符，识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较，如果结果小于某一阈值则结果...
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2014-09-03 12:57:16
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关于深度学习的一些个人浅见：
深度学习通常是训练深度（多层）神经网络，用于模式识别（如语音、图像识别）；深度网络 指是具有深层（多层）网络结构的神经网络。
深层网络由于神经元多，参数多，拟合表现能力强，有表现欲解决复杂问题的能力。
但是深度网络存在很多局部最优解，深度网络的训练容易停留在局部最优上，初始参数的选择对网络最终收敛在那个位置有很大的影响。...
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2014-09-03 11:18:46
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在语音识别领域，HMM已经被证明是最成功的统计模型之一，但仍有局限：
1，individual observation parameters分布假设能够很好代表高斯混合和自回归密度往往和现实不符。
2，另一个局限是相对神经网络而言，HMM判别性能不好。
最近研究者将HMM用于手语识别，而且取得不错表现。但是局限性仍然存在。
参考文献："AChines...
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2014-09-02 19:56:55
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常用的分类算法主要有决策树，贝叶斯，KNN，SVM，神经网络以及基于规则的分类算法。本文主要对各种分类算法的特性做一下总结。1. 决策树算法决策树算法是一种构建分类模型的非参数方法，它不要求任何先验假设，不假定类和其他属性服从一定的概率分布。找到最佳决策树是NP完全问题，许多决策树算法都采取启发式的...
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2014-09-02 10:16:54
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这一周主要用CUDA实现了BP前馈神经网络，但是一路也遇到了很多问题。1. 批梯度下降时修改权值与偏置时候没有将累积的误差项/偏置项除以总样本数，导致每次修改值远远大于真实值，程序最后全1或全0. 我最后用matlab运行时候，结合李春光老师的神经计算课件找到了这个bug2.CUDA运行多块多线程并...
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2014-08-30 02:21:28
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在卷积神经网络的训练中，因为多个卷积核做卷积的时候互不干扰，可以并行。
直观的方法是采用多线程做卷积，每个线程负责一个featureMap的卷积计算。
在本人的程序中，多线程训练比单线程训练大约要快3倍。
工程名Dlg.cpp （CCNN2Dlg.cpp)文件中，写好线程函数，第几个featureMap做卷积通过参数LPVOID lpPara指定。
DWORD WINAP...
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编程语言 时间：
2014-08-29 14:42:30
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