【深度学习系列4】深度学习及并行化实现概述摘要：深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为...
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2015-06-18 13:20:24
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【深度学习系列1】 深度学习在腾讯的平台化和应用实践引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践，介绍...
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2015-06-18 13:14:58
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【深度学习系列3】 Mariana CNN并行框架与图像识别本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇，聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架。将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）用...
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2015-06-18 13:00:13
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想自己动手写一个CNN很久了，论文和代码之间的差距有一个银河系那么大。在实现两层的CNN之前，首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN，码代码花了一天，调试花了5天，我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解。首先，data...
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2015-06-17 23:03:59
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论文笔记：Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks文章： http://arxiv.org/abs/1506.01497
源码：坐等。。。。目录：论文笔记 Faster R-CNNTowards Real-Time Object Detection with Region Propo...
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2015-06-17 09:48:32
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介...
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2015-06-16 18:32:50
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如何在caffe中添加新类型的layer参考：https://github.com/BVLC/caffe/issues/684Add a class declaration for your layer to the appropriate one of common_layers.hpp,data...
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2015-06-16 18:32:39
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Caffe代码导读（5）：对数据集进行Testing上一篇介绍了如何准备数据集，做好准备之后我们先看怎样对训练好的模型进行Testing。先用手写体识别例子，MNIST是数据集（包括训练数据和测试数据），深度学习模型采用LeNet（具体介绍见http://yann.lecun.com/exdb/le...
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2015-06-16 18:24:52
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Caffe代码导读（4）：数据集准备Caffe上面有两个比较简单的例子：MNIST和CIFAR-10，前者是用于手写数字识别的，后者用于小图片分类。这两个数据集可以在Caffe源码框架中用脚本（CAFFE_ROOT/data/mnist/get_mnist.sh和CAFFE_ROOT/data/ci...
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2015-06-16 18:22:58
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STL-10 dataset STL-10为了发展无监督特征学习、深度学习、自我学习算法而建立的图片识别数据集。受CIFAR10数据集的启发，但做了一些修正。每一类有比CIFAR10更少的标定的训练样本，但有非常大的未标记样本在进行监督训练前提供给模型。主要的挑战在于好好利用未标记的数据（来源类似....
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2015-06-15 23:34:58
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