本博文主要是CVPR2016的《Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network》这篇文章的阅读笔记，以及对人群计数领域做一个简要介绍。...
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2016-07-22 19:09:42
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著名： 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果。我想Michael的实验结果更有说服力一些。本书在github上有中文翻译的版本，前言最近卷积神经网络（CNN）很火热，它在图像分类领域的卓越表现引起了大家的广泛关注。本文总结和摘...
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2016-07-22 19:09:31
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文章地址：A Neural Algorithm of Artistic Style代码：https://github.com/jcjohnson/neural-style 这篇文章我觉得可以起个浪漫的名字——每个人都是梵高。主要做的一件事情很有意思，就是如下图的等式，通过将a图的style和p图的c... ...
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2016-07-22 14:14:14
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A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks Introduction Convolutional neural networks. Sounds like a weird combination of biolo ...
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2016-07-22 12:42:20
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Learning CNNs for Arbitrary Graphs （Graph-like data）: Learning Convolutional Neural Networks for Graphs Graph canonization: https://en.wikipedia.org/w ...
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2016-07-22 01:06:49
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一、摘要 了解CNN必读的一篇论文，有些东西还是可以了解的。 二、结构 1、 Relu的好处： 1、在训练时间上，比tanh和sigmod快，而且BP的时候求导也很容易 2、因为是非饱和函数，所以基本不会出现梯度消失的情况 Relu只要控制好learing rate，可以说是完胜之前的激活函数，也因 ...
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2016-07-21 21:49:07
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题目链接： Acperience Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Problem Description Deep neural networks (DNN) have ...
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2016-07-21 21:39:30
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1. Introduction In this work, inspired by metric learning based on deep neural features and memory augment neural networks, authors propose matching n ...
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2016-07-19 20:48:47
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本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力
在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程，网络在training data上的error渐渐减...
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2016-07-19 10:39:32
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Implementing a Neural Network
In this exercise we will develop a neural network with fully-connected layers to perform classification, and test it out on the CIFAR-10 dataset.
这里开始采用矩阵的形式来推导梯度，而且将...
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2016-07-19 10:38:29
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