【DeepLearning工具】Fedora下安装Theano
author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42651233
1、Theano简介
Theano是深度学习的一个python库，在deeplearning.net上有它的tutorial，它可以方便我们写深度学习模型，它提供了...
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2015-01-13 09:06:51
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参考：http://cs231n.github.io/classification/图像分类（Image Classification），是给输入图像赋予一个已知类别标签。图像分类是计算机视觉（Computer Vision）问题中一个基本问题，也是很要的一个问题。诸如物体检测、图像分割等可以利用图...
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2015-01-12 17:11:21
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最近深度学习如日中天，虽然很强大，但其训练起来却是昂贵的，费时费力。最新发布的GraphLab Create 1.1 及1.2使深度学习变得超级简单。它不需要你自己在选择模型和调参上成为专家，就可以玩转神经网络。基于输入数据，neuralnet_classifier.create()函数会自动选择一个网络架构并设置合理的参数值。其实并非所有问题都得从头开始去训练一个深度模型，通过简单移除已训练好的DNN的输出层，将传播到输出层的信号作为特征喂给任何一种分类器便可完成我们的一些分类任务。...
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2015-01-12 11:04:23
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本文中，我会根据下大家image classification常用的cnn模型，针对cifar10（for 物体识别），mnist（for 字符识别）& ImageNet（for 物体识别）做一个model 总结。
本文不讲coding（coding请见Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现篇）
本文不涉及公司内部资料，纯公开资料汇总
好，本文就从数据集说起，对数据集不熟悉的小伙伴请先去了解下这3个数据集，下面我们针对每个数据集画出其通用模型。...
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2015-01-07 16:54:14
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前段时间一直在关注 CNN 的实现，查看了 caffe 的代码以及 convnet2 的代码。目前对单机多卡的内容比较感兴趣，因此特别关注 convnet2 关于 multi-GPU 的支持。
其中 cuda-convnet2 的项目地址发布在：Google Code：cuda-convnet2
关于 multi-GPU 的一篇比较重要的论文就是：One weird trick for parallelizing convolutional neural networks
本文也将针对这篇文章给出分析。...
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2015-01-06 11:54:57
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。
为什么可以通过降低维度呢？
因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值...
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2015-01-06 00:56:15
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来源：从机器学习谈起 本文首先介绍了互联网界与机器学习大牛结合的趋势，以及使用机器学习的相关应用，接着以一个“等人故事”展开对机器学习的介绍。介绍中首先是机器学习的概念与定义，然后是机器学习的相关学科，机器学习中包含的各类学习算法，接着介绍机器学习与大数据的关系，机器学习的新子类深度学习，最后探讨....
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2015-01-02 22:16:48
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什么是神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络BP算法
BP...
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2014-12-28 20:54:23
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reference: http://dataunion.org/?p=5044机器学习和深度学习学习资料比较全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。《机器学习经典论文/survey合集》 介绍：看题目你已经知道了是什...
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2014-12-25 00:05:56
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caffe在cifar10 的example上给出了两个模型，一个是quick模式，一个是full模式，训练full模式时会出现loss=nan的错误...
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2014-12-24 11:48:27
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