21、深度神经网络在视觉显著性中的应用（Visual Attention with Deep Neural Networks）（英文，会议论文，2015年，IEEE检索） 这篇文章主要讲CNN在显著性检测领域的应用。 22、深度学习研究进展（中文，期刊，2015年，知网） 深度学习方面...
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2015-08-15 11:44:10
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接着上一篇的内容：四：Transfer Learning：1.对于数据量少或者中等的情况，迁移学习很有用2.基于ImageNet的实验，将ImageNet的所有类的各分一半为A，B：（1）.先训练A部分，然后将前n层的参数保存好；再重新初始化后n+层的参数，用B部分训练；再将前面保存好的参数，和后面训练B部分得到的参数结合，在B的验证集上进行验证：（2）.先训练A部分，训练完A后重新初始化n+层后面...
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2015-08-12 16:55:40
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第一天《CNN基础知识点》From：Convolutional Neural Networks (LeNet)神经认知机。 CNN的灵感来源在诸多论文中已经讲得很全面了，就是伟大的生物发现Receptive Field（感受野细胞）。根据这个概念提出了神经认知机。它的主要作用就是Recept部分图像...
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2015-08-11 21:05:56
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卷积神经网络转载自：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-convne...
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2015-08-10 17:51:15
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阅读网页发现，要学习深度学习，应该首先对卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）开始，卷积神经网络由Yann LeCun提出，LeCun在2013年底加入Facebook负责新成立的人工智能实验室。下面给出一些关于CNN的较好（也就是对初学者较易理解）的...
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2015-08-10 17:50:29
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不知不觉到了第三部分了，整个课程也快结束了，虽然不是第一次整个推完公开课，但是还是有些兴奋呢！
废话不多说，开始总结啦！
这节课就介绍了一个模型，就是在Computer Vision里十分popular的CNN(Convolutional Neural Networks)。不过这里介绍它在NLP的应用，可见model其实是可以有不...
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2015-08-10 01:57:14
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1.卷积神经网络结构卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层都是一个变换（映射），常用卷积convention变换和pooling池化变换，每种变换都是对输入数据的一种处理，是输入特征的另一种特征表达；每层由多个二维平面组成，每个平面为各层处理后的特征图（feature map）。常见结构：输入层为训...
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2015-08-10 00:01:54
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总结斯坦福2015李飞飞教授以及Andrej Karpathy教授的上课的slides中关于CNN的一些内容一：神经网络实验的基本策略：1.对输入数据进行预处理：
2.网络结构和数据集设置：（1）-随机初始化weights为一些比较小的数（fan-in，fan-out），bias设置为0（2）-利用好cv集，可以在少量epoch的结果下选择最好的params，然后进行更多的epoch3.分析实验结...
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2015-08-09 20:44:59
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最近一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来，看了好多论文，写了一篇综述，对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。
其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法，早在上世纪八十年代就已经被提出来，但当时硬件运算能力有限，所以当时只用来识别支票上的手写体数字，并且应用于实际。2006年深度学习的泰斗在《科学》上发表一篇文章，论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力，从而掀起了深...
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2015-08-08 00:04:21
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