本文的代码来自MatConvNet
下面是自己对代码的注释：
cnn_mnist_init.mfunction net = cnn_mnist_init(varargin)...
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Web程序 时间：
2016-05-12 13:16:27
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这两天在学习人工神经网络，用传统神经网络结构做了一个识别手写数字的小项目作为练手。点滴收获与思考，想跟大家分享一下，欢迎指教，共同进步。
平常说的BP神经网络指传统的人工神经网络，相比于卷积神经网络(CNN)来说要简单些。
人工神经网络具有复杂模式和进行联想、推理记忆的功能, 它是解决某些传统方法所无法解决的问题的有力工具。目前, 它日益受到重视, 同时其他学科的发展, 为其提供了更大的机...
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2016-05-12 13:11:40
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英文原文当人们提到卷积神经网络(CNNs), 一般是围绕计算机视觉。图像分类以及计算机视觉系统核心的重要突破的原因之一就是卷积神经网络，例如Facebook自动照片加tag的功能啊，自动驾驶车辆等。最近呢，我们也尝试用CNN去解决神经语言学（NLP）中的问题，并且获得了一些有趣的结论。理解CNN在NLP中的作用是比较艰难的，但是它在计算机视觉中的作用就更容易理解一些，所以呢，在本文中我们先从计算机视...
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编程语言 时间：
2016-05-12 11:59:15
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概述起源卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的，是为识别二维形状而设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他 形式的变形具有高度不变性。1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野(receptive field)的概念，1984年日本学者Fukushima 基于感受野概念提出的神经认知机(neocognitron)模型，它可以看作是卷积神经网...
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2016-05-12 09:22:44
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lecture 1cs131，计算机视觉本科课程，导论。
cs231a，计算机视觉研究生课程，涵盖CV更加广的知识（cs231n主要是vision recognition/image classification） 有志CV者建议学习
cs231n，主要讲CNN用于image classification历史就不多扯了。。说是几百万年前生物视觉的诞生大幅促进了进化过程，因为捕食者有了眼睛会追，被...
1、准备数据 将自己的数据放到train 和 val 文件夹下，然后使用 create_imagefile.py 制作txt列表文件,生成train.txt和val.txt 2、使用 shell 脚本 create_mydata.sh 制作lmdb格式数据 3、通过脚本make_mydata_mea ...
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2016-05-08 10:16:37
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简介 caffe是一个友好、易于上手的开源深度学习平台，主要用于图像的相关处理，可以支持CNN等多种深度学习网络。 基于caffe，开发者可以方便快速地开发简单的学习网络，用于分类、定位等任务，也可以用于科研，在其源码基础上进行修改，实现自己的算法。 本文的主要目的，是介绍caffe的基本使用方法， ...
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2016-05-07 23:31:51
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如果我们已经训练好了一个CNN模型，怎么去利用这个模型去测试呢？以及怎么去看每一层的输出结构呢？基于python可视化可以实现，这些都集成在了caffe-master/python中...
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2016-05-07 11:16:57
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前面看过了CNN的基本结构，经典的模式如下图：
上图经典的CNN模型主要可以概括为三个部分：
convolution层：convolution是将原来的输入向量映射成多个feature map，每个feature map的权重和偏移量都是一样的
sub-sampling层：sub-sampling 层将feature map进一步缩小，可以选择down-...
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2016-05-07 11:04:45
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卷积神经网络作者：樱花猪摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十九次课在线笔记。卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 引言：第十九和二... ...
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2016-05-06 19:00:50
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