SSP或者说是空间金字塔匹配（spatial pyramid matching or SPM）是BoW的一个扩展，它把一张图片划分为从不同的分辨率级别然后聚合这些不同分辨率的图像，在深度学习之前SPM取得了很大的成功，然是在深度学习CNN出现之后却很少被用到，SSP有一些很好的特征：1.它可以不论输...
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2015-03-08 18:44:29
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希望了解的各位讨论一下。
前几天手贱+强迫症，趁在家网速好，update和upgrade了ubuntu，结果导致无法进入系统，登陆界面输入密码后一直卡主，在内网外网找了N多解决办法，折腾了一天多还是无解，只能重新装。无奈，caffe的环境又得重新配置一遍。
但是在重装NVIDIA驱动的时候发现了一条注意事项：
每次升级内核后需要重新编译一次显卡...
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2015-03-08 17:19:37
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http://nikhilbuduma.com/2015/01/11/a-deep-dive-into-recurrent-neural-networks/按照这里的介绍，目前比较火的cnn是feed-forward的网络，而rnn是back projections。lstm则是rnn的一种特例。r...
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2015-03-03 09:51:32
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宏定义在C系开发中可以说占有举足轻重的作用。底层框架自不必说，为了编译 优化和方便，以及跨平台能力，宏被大量使用，可以说底层开发离开define将寸步难行。而在更高层级进行开发时，我们会将更多的重心放在业务逻辑上，似 乎对宏的使用和依赖并不多。但是使用宏定义的好处是不言自明的，在节省工作量的同时，代...
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2015-03-02 16:42:24
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卷积操作的GPU粗粒度并行实现及测试
一、 算法基本思想：
1、 GPU中的一个线程产生一个卷积结果，有多少个结果就使用多少个Block;
2、 矩阵和卷积核存放在共享内存中，卷积结果存放在全局内存中；
3、 支持10000以内任意维度的二维矩阵，卷积核最大支持16x16。
4、 支持任意多幅图像的批处...
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2015-03-02 11:12:53
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卷积操作的GPU粗粒度并行实现及测试
一、 算法基本思想：
1、 GPU中的一个线程产生一个卷积结果，有多少个结果就使用多少个Block;
2、 矩阵和卷积核存放在共享内存中，卷积结果存放在全局内存中；
3、 支持10000以内任意维度的二维矩阵，卷积核最大支持16x16。
4、 支持任意多幅图像的批处理。...
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2015-03-02 11:11:59
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CNN基础及环境搭建
Author：王帅；Mail：mippr11.ws@gmail.com
目前，深度学习在解决图像分类，语音识别等问题上获得了已知的最优结果，该系列算法越来越受到学术界和工业界的重视。何为深度学习？一个直观的解释是如果一个机器学习算法在建模的过程中使用了多层的自动特征表示，则该机器学习算法可以称之为深度学习算法，也就是该机器学习算法可以自动地计算特征的特征表示。而卷积神经网...
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2015-02-28 14:40:33
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节选自语义分析的一些方法(二)，以后会不断补充。——by wepon
结合文献『Deep Learning for Computer Vision』， 以下讲讲卷积神经网络的一些注意点和问题。
激励函数，要选择非线性函数，譬如tang，sigmoid，rectified liner。在CNN里，relu用得比较多，原因在于：(1)简化BP计算；(2)使学习更快。(3)避免饱和问题(sa...
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2015-02-27 20:17:55
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原文链接：caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html创建caffe模型，首先要在protocol buffer 定义文件(prototxt)中定义结构。在caffe环境中，图像的明显特征是其空间结构。Convolution：Documents： 1 P...
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2015-02-26 21:25:31
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前端工程师的菜！最近移动Html 5越来越火，想有一个体验流畅的Html 5 应用，这篇优化指南就别放过咯。腾讯的同学将关键的注意点与优化方法都总结出来，全文高能干货，非常值得深度学习 >>>概述PC优化手段在Mobile侧同样适用在Mobile侧我们提出三秒种渲染完成首屏指标基于第二点，首屏加载3...
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2015-02-26 11:28:01
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