在前一节当中我们讨论了神经网络静态的部分：包括神经网络结构、神经元类型、数据部分、损失函数部分等。这个部分我们集中讲讲动态的部分，主要是训练的事情，集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点，如何找到最合适的参数。...
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2016-01-15 01:16:27
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深度学习与自然语言处理之四：卷积神经网络模型（CNN）...
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2016-01-15 00:01:38
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这两天一直在看深度学习的东西，看的头晕脑胀，不过晕乎归晕乎，感觉对模式识别中的特征提取有了更深一点的小理解，暂时记载下来。 突然觉得，模式识别的所有问题都绕不过两个关键门槛，第一是分类器，第二便是特征提取。而且几乎所有模式识别方面的研究都是在优化这两个问题，要么是造一个更牛的分类器，要么是找出...
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2016-01-14 15:48:53
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在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。在DL开源实现caffe的model例子中，它也给出了al...
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2016-01-11 16:31:30
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最近跑深度学习，提出的feature是4096维的，放到我们的程序里，跑得很慢，很慢。。。。于是，一怒之下，就给他降维处理了，但是matlab 自带的什么pca( ), princomp( )函数，搞不清楚怎么用的，表示不大明白，下了一个软件包：名字：Matlab Toolbox for Dimen...
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2016-01-09 22:58:31
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论文题目：Data-driven soft sensor development based on deep learning technique 摘要：利用深度学习来建立常减压装置的软测量回归模型，对以后的课题学习有用，主要本人是化工集成和数据挖掘方向的，所以这篇文章还是对我比较有吸引力的，至于文...
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2016-01-08 13:07:54
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原文网址：http://www.iteye.com/news/312701.我们应该会看到更为深层的模型，与如今的模型相比，这些模型可以从更少的训练样例中学习，在非监督学习方面也会取得实质性进展。我们应该会看到更精准有用的语音和视觉识别系统。2.我期望深度学习能够越来越多地被用于多模（multi-m...
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2016-01-07 10:03:25
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openCV 的cv2.imread()导入图片时是BGR通道顺序，这与Matplotlib的显示，或者读取图片的通道不同，如果需要可以转换为RGB模式，以下代码显示不同之处，但BGR在许多地方使用，caffe倒入数据是以BGR方式 1 plt.figure(figsize=(18, 10)) 2....
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2016-01-06 13:39:16
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学到了什么 了解了机器识别，caffe的使用，httpclient 的使用上大致的有一个深入的了解，对 redis 来处理并发和性能问题比较熟悉有哪些提高 最初解决难题的方式是 想到一种办法就去做，现在的方式是想清楚这个问题的根本原因是什么，然后陷入了一个误区，推翻重做，需要在问题的根本是什么和.....
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2016-01-06 11:48:40
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通过前面的学习，我们已经能够正常训练各种model了。我们训练cifar10数据，迭代10000次，然后将训练好的 model保存起来，名称为my_iter_10000.caffemodel，然后使用jupyter notebook 来进行可视化。 首先，导入必要的库In[1]:impor...
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2016-01-05 20:45:35
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