CNN卷积神经网络关键点： {1} 非全连接的网络（稀疏网络），相比于BP神经网络（全连接的网络），当然CNN也可以有一部分层是全连接层。 {2} 权重共享（权重系数相同），也即是卷积核相同（与位置无关），1个卷积核。1个卷积核对应一个特征映射，进行一种特征提取，得到 一个特征提取图，当然一层可以布 ...
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2016-04-21 16:40:45
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Pedestrian Detection aided by Deep Learning Semantic Tasks CVPR 2015 本文考虑将语义任务（即：行人属性和场景属性）和行人检测相结合，以语义信息协助进行行人检测。先来看一下大致的检测结果（TA-CNN为本文检测结果）： 可以看出，由于 ...
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2016-04-20 14:58:23
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CS231n - CNN for Visual Recognition Assignment1 —- KNN这作业怎么这么难，特别是对于我这种刚接触Python的… 反正能做出来的就做，做不出来的我就先抄别人的….就当加深下对课程理解吧….
k_nearest_neighbor.py中主要有：
compute_distances_two_loops
compute_distances_one...
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2016-04-17 22:53:57
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《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun ——学习资料记录（Simon John） ...
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2016-04-16 21:24:15
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深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味，这里依据时间线索，对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结，方便大家在研究CNN时追本溯源，在汲取最新成果的同时不忘经典。...
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2016-04-11 08:55:53
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ZF-net
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1、这篇文章的motivation 是 ：CNN性能良好，但是我们不知道它为何性能良好，也不知道它怎么可以被提高？
2、本文介绍了一种新方法实现中间层和分类器的可视化
3、采用消融学习，来得到中间层的作用
4、我们的模型具有很好的泛化能力，当分类器重新训练时，在calteck-101和calteck-256等数据集上性能非常好。
引...
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2016-04-10 15:06:25
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本文介绍了自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作：Max-Pooling Over Time;K-Max Pooling ;Chunk-Max Pooling。...
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2016-04-07 23:29:23
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最近由于在准备论文的相关事宜，导致博客的更新速度有点缓慢，望大家见谅。不过该更新还是要更新的，所以今天我就挤出一点时间来更新一篇。由于之前的博文已经将tiny_cnn中相关的网络层结构介绍的差不多，接下来的博文中着重介绍卷积神经网络的训练流程和测试流程，重点就是前向传播算法和反向传播算法。不过我在研究CNN前向传播算法的流程时，发现作者在前向传播算法的调用过程中，很好的体现了C++的多态性特点，考...
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2016-04-02 10:50:30
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正如caffe的examples所提，CNN model并不是一个黑盒，caffe提供了工具来查看cnn各层的所有输出1.查看CNN各层的activations值的结构（即每一层的输出）代码如下：# 显示每一层
for layer_name, blob in net.blobs.iteritems():
print layer_name + '\t' + str(blob.data.shap...
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2016-04-01 18:28:55
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最近在学习卷积神经网络，哎，真的是一头雾水！最后决定从阅读CNN程序下手！
程序来源于GitHub的DeepLearnToolbox
由于确实缺乏理论基础，所以，先从程序的数据流入手，虽然对高手来讲，这样有点太小儿科了，但觉得对于个人理解CNN网络的结构和数据流走向有较大帮助！
下面，将要分析CNN的前向传播算法cnnff.m
本程序所用的神经网络的结构如下图的结构体net所示...
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2016-04-01 18:20:24
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