终于来到了最终的大BOSS，卷积神经网络~ 这里我想还是主要关注代码的实现，具体的CNN的知识点想以后在好好写一写，CNN的代码关键就是要加上卷积层和池话层. 一、卷积层 卷积层的前向传播还是比较容易的，我们主要关注的是反向传播，看下图就知道了： 和http://www.cnblogs.com/to ...
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2016-08-14 14:31:13
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Theano是一个Python库，专门用于定义、优化、求值数学表达式，效率高，适用于多维数组。特别适合做机器学习。一般来说，使用时需要安装python和numpy. 首先回顾一下机器学习的东西，定义一个模型（函数）f(x;w) x为输入，w为模型参数，然后定义一个损失函数c(f),通过数据驱动在一堆 ...
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2016-08-14 14:23:50
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最近在做一个CNN车型分类的任务，首先先简要介绍一下这个任务。 总共30个类，训练集图片为车型图片，类似监控拍摄的车型图片，训练集测试集安6:4分，训练集有22302份数据，测试集有14893份数据。 首先使用的是VGGNet网络， nn.Sequential { [input -> (1) -> ...
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2016-08-11 17:31:42
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作者：程程链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21432547来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。深度学习大讲堂致力于推送人工智能，深度学习方面的最新技术，产品以及活动。请关注我们的知乎专栏！ 一.DL基础理论 本页PPT给出了本 ...
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2016-08-09 15:01:40
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Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection? ECCV 2016 Liliang Zhang & Kaiming He 原文链接：http://arxiv.org/pdf/1607.07032v2.pdf 摘要：行人检测被人 argue 说 ...
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2016-08-07 21:35:32
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论文的三个贡献 （1）提出了two-stream结构的CNN，由空间和时间两个维度的网络组成。 （2）使用多帧的密集光流场作为训练输入，可以提取动作的信息。 （3）利用了多任务训练的方法把两个数据集联合起来。 Two stream结构 视屏可以分成空间与时间两个部分，空间部分指独立帧的表面信息，关于 ...
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2016-08-07 09:42:26
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Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 1. 主要贡献 本文探究了参数总数基本不变的情况下，CNN随着层数的增加，其效果的变化。(thorough evaluation of networks of inc ...
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2016-08-06 13:00:38
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来源：知乎 https://www.zhihu.com/question/40850491 比如说，先设计出一个CNN结构。然后用一个大的数据集A，训练该CNN网络，得到网络a。可是在数据集B上，a网络预测效果并不理想（可能的原因是数据集A和B存在一些差异，比如数据来源不同导致的代表性差异）。如果直 ...
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2016-08-03 23:58:27
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CNN 可视化示例For keras < v1 CNN 可视化示例For keras < v1 CNN 可视化示例For keras < v1 CNN 可视化示例For keras < v1 In [1]: import os os.environ['THEANO_FLAGS']='mode=FAS ...
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2016-08-02 18:51:09
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卷积神经网络 转载请注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-co ...
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2016-08-02 13:04:25
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