之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法( 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) ,LSTM网络(Long Short-Term Memory )),本文将 ...
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2016-06-21 17:17:14
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博客地址:http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/5602254.html 新浪微博:http://weibo.com/u/2786597434 欢迎多多交流~ Main Idea 新浪微博:http://weibo.com/u/2786597434 欢迎多多交流~ Ma ...
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2016-06-21 01:07:58
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目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网、人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念。当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络 ...
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2016-06-19 21:26:15
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Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题。众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CN ...
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2016-06-19 20:04:19
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在深度学习领域,传统的多层感知机(MLP)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天,MLP在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。 尽管如此,大多数专家还是会达成共识:MLP可以实现的功能仍然相当有限。究其原因,人类的大脑有着 ...
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2016-06-17 16:55:30
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这是第二个作业的最后一部分 首先进行了一些函数导入并定义误差函数 上面计算了相对误差,最大是1,最小是0 Load数据进来并打印数据的维度 我们要在这里写入自己的数据 卷积计算的前向传递过程 卷积计算对图片的影响 卷积计算反向传递过程 Max pooling 前向传递过程 Max pooling 后 ...
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2016-06-13 21:55:58
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在深度学习领域,传统的前馈神经网络(feed-forward neural net,简称FNN)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天,FNN在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。 尽管如此,大多数专家还是会达成共识:FN ...
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2016-06-12 13:59:30
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http://www.deeplearningbook.org/第6章 Deep Feedforward NetworksDeep Feedforward Networks也被称为feedforward neural networks或multi-layer perceptrons(MLPs),是十分重要的深度学习模型。Feedforward Networks的目标是拟合一个函数f*,比如一个分类器...
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2016-06-12 03:32:37
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一入ML深似海啊…
这里主要是《神经网络与机器学习》(Neural Networks and Learning Machines,以下简称《神机》)的笔记,以及一些周志华的《机器学习》的内容,可能夹杂有自己的吐槽,以及自己用R语言随便撸的实现。
话说这个《神经网络与机器学习》还真是奇书,不知是作者风格还是翻译问题,一眼望去看不到几句人话(也许是水利狗看不懂),感觉我就是纯买来自虐的。
作为开始...
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2016-06-02 14:34:51
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《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》收录于Neural Information Processing Systems (NIPS), 2015( Meachine Learning领域的顶会)。R-CNN和Fast R-CNN引领了近两年目标检测的潮流,Fast R-CNN对R-CNN进行了加速,而这篇Faster R-CNN则进一步对Fast R-CNN进行了加速,使得这种基于CNN...
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2016-06-02 14:34:04
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