Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.2
http://blog.csdn.net/sunbow0/
第一章Neural Net(神经网络)
2基础及源码解析
2.1 Neural Net神经网络基础知识
2.1.1 神经网络
基础知识参照：
http://deeplearning.stanford.edu/wiki...
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2015-05-28 21:41:29
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Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.3
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第一章Neural Net(神经网络)
3实例
3.1 测试数据
3.1.1 测试函数
采用智能优化算法的经典测试函数，如下：
（1）Sphere Model
函数表达式
搜索范围
...
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2015-05-28 21:38:38
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算法：
开源项目：
shogun ：SHOGUN是一个关于大规模机器学习的工具包，它尤其关注支持向量机（SVM）。
https://github.com/shogun-toolbox/shogun
caffe：a fast open framework for deep learning.
https://github.com/BVLC/caffe...
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2015-05-28 16:18:25
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深度学习与机器人结合 帮你做家务nviki人工智能,机器人05-2610浏览0加州大学伯克利分校的研究员们正在研究一种新算法让机器人可以通过练习、犯错来学习所有新技能，就像人类一样。切实点说，这个算法可能最终可能产生机器人管家，能帮你完成各种不想做的无聊乏味的家务活。机器人认识世界是全靠大量预编程序...
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2015-05-27 15:30:09
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从统计学角度来看深度学习（2）：自动编码器和自由能原文链接：http://blog.shakirm.com/2015/03/a-statistical-view-of-deep-learning-ii-auto-encoders-and-free-energy/作者：Shakir Mohamed 翻...
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2015-05-27 11:58:03
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从统计学角度来看深度学习（1）：递归广义线性模型原文链接：http://blog.shakirm.com/2015/01/a-statistical-view-of-deep-learning-i-recursive-glms/作者：Shakir Mohamed 翻译：王小宁 审校：冯凌秉 ...
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2015-05-27 11:55:30
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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，要么是找出一些表现力更高的特征形式。
然而这个问题再最近几年变得不那么明朗了，分类器的研究不用多...
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2015-05-24 17:33:15
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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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2015-05-24 17:10:15
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深入探究递归神经网络：大牛级的训练和优化如何修成？摘要：不同于传统FNN，RNN无需在层面之间构建，同时引入定向循环，能够更好地处理高维度信息的整体逻辑顺序。本文中，MIT的Nikhil Buduma将带您深入探析RNN的原理、训练和优化等各方面的内容，以及RNN已经获取的一些成就。在深度学习领域，...
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2015-05-22 00:06:44
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主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法，主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段，通过PCA降维，我们能够有效的降低数据的维度，加快运算速度。而白化就是为了使得每个特征能有同样的方差，降低相邻像素的相关性。 主成分分析PCA PCA算法可以将输入向量转换为一个维数低很多的近...
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2015-05-21 21:46:23
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