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2016-06-21 01:07:58
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213
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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651
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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561
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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357
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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读者可能还记得本系列博客（二）和（六）中 tf.nn 模块，其中最关心的是 conv2d 这个函数。
首先将博客（二） MNIST 例程中 convolutional.py 关键源码列出：
def model(data, train=False):
"""The Model definition."""
# 2D convolution, with 'SAME' p...
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2016-06-12 02:42:34
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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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892
