本文笔记旨在概括地讲deep learning的经典应用。内容太大，分三块。
1. 回顾 deep learning在图像上的经典应用
1.1 Autoencoder
1.2 MLP
1.3 CNN
2. deep learning处理语音等时序信号
2.1 对什么时序信号解决什么问题
2.2 准备知识
2.2.1 Hidden Markov Model(HMM)
2.2.2 GMM-HMM for Speec...
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2014-10-10 11:21:04
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RNN(recurrent neural network)是神经网络的一种，主要用于时序数据的分析，预测，分类等。
RNN的general介绍请见下一篇文章《Deep learning From Image to Sequence》。本文针对对deep learning有一点基础（神经网络基本training原理，RBM结构及原理，简单时序模型）的小伙伴讲一下Bengio一个工作(RNNRBM)的原理和实现。
本文重点内容：针对RNN（recurrent neural network）一个应用：musi...
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2014-10-04 23:04:27
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E2LSH的核心代码可以分为3部分：
LocalitySensitiveHashing.cpp——主要包含基于LSH的RNN(R-near neighbor)数据结构。其主要功能是根据参数构建数据结构进行查询数据对象的功能；
BucketHashing.cpp——主要包含对于哈希桶的普通哈希表。其主要功能是构建哈希表，添加哈希桶到表中和查询哈希桶；
SelfTuning.cpp——包含计算RNN数据结构最佳参数的函数。...
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2014-08-01 23:13:02
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