多变量线性回归（Multivariate Linear Regression） 作业来自链接：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex3/ex3 ...
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2016-05-07 13:05:15
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13 Deep Learning13.1 Deep Neural Network 将神经网络的层数增大，即称为深度学习。深度学习一般在输入数据为row data的时候使用，因为这些数据很难人为构造出合适的特征。深度学习一般面临如下挑战：
(1)神经网络结构的决定：一般只能通过人的主观领域知识来决定神经网络结构，例如图像识别中的convolutional NNet，即认为相邻的像素才有必要连接...
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2016-05-07 08:44:28
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面向医学图像分析的深度学习研究方案
这是一篇有关“深度学习在医学图像处理方面”的研究报告的第一节，主要包含研究对象，常用方法，深度学习简介，研究现状，研究重点。
在撰写报告时，我找到了两篇 Deep learning for BioInformation / BioMedicine 的综述文章，也一并分享出来：
Deep Learning in Bioinformatic
Ap...
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2016-05-07 07:25:16
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线性回归练习 跟着Andrew Ng做做练习：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html 这一小节做线性回归的小练习，数据摘自 ...
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2016-05-06 21:44:23
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10.1 计算图展开
a. 最简单形式：s(t)=f(s(t?1);θ)s^{(t)}=f(s^{(t-1)};\theta)，s(t)s^{(t)}表示系统状态。
图10.1
b. 系统状态为隐层单元：h(t)=f(h(t?1),x(t);θ)h^{(t)}=f(h^{(t-1)},x^{(t)};\theta)，对应展开图：
图10.210.2 RNN
RNN设计模式范例：
循...
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2016-05-06 15:26:07
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1. 简介
神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写，其特色是：兼顾理论和实战，是一本供初学者深入理解Deep Learning的好书。
2. 使用神经网络识别手写数字
2.1 感知器(Perceptrons)
感知器工作原理：接收一系列二进制输入，经过特定的规则计算之后，输出一个简单的二进制。
计算规则：通过引入...
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2016-05-06 15:22:29
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贝叶斯公式对BigData，Machine Learning，Deep Learning中的很多算法起着基础性的作用，但何以一个200年前的公式对现在的技术发生了如此巨大的作用？ 先来看贝叶斯公式的推导过程。 P(AB)=P(B|A)P(A) = P(A|B)P(B), So, P(B|A) = P ...
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2016-05-01 20:23:57
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CHAPTER 1 Using neural nets to recognize handwritten digits The human visual system is one of the wonders of the world. Consider the following sequenc ...
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On the exercises and problems It's not uncommon for technical books to include an admonition from the author that readers must do the exercises and pr ...
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What this book is about Neural networks are one of the most beautiful programming paradigms ever invented. In the conventional approach to programming ...
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