早早爬起来赶到北大光华听百度分会场的报告，把听到的简要记述一下。李鹏 自然语言理解中的深度学习首先梳理自然语言理解这个问题，提出基本问题是：
Tagging:例如命名实体识别
Generation：翻译,问答->多轮对话
然后是具体的例子：
Tagging问题的例子：语义角色标注
解决Who do what at where…等等句子逻辑成分划分的问题
分词...
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2015-06-07 14:37:30
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week8:5.271.做CNN practical[1]里的example1，了解CNN模块中的每一个部分（1）卷积层的卷积过程，输入输出维度变化（2）ReLU（3）Pooling层（4）NormalizationReLUPoolingNormalization2.做CNN practical[1...
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2015-05-31 16:43:21
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这一部分介绍了卷积神经网络的概念和技巧，并且用Lasagne实际训练了一个卷积神经网络。在这基础上，分析模型的学习曲线，提出了用数据扩充方法来提高模型学习效果。然后介绍了在当前问题上应用数据扩充的具体操作。再次训练网络，分析了普通卷积神经网络使用了数据扩充技巧之后的训练效果。...
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2015-05-31 00:05:56
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这个exercise需要完成cnn中的forward pass,cost,error和gradient的计算。需要弄清楚每一层的以上四个步骤的原理，并且要充分利用matlab的矩阵运算。大概把过程总结了一下如下图所示：STEP 1：Implement CNN ObjectiveSTEP 1a: Fo...
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2015-05-30 12:03:11
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Kaggle Facial Point Detect 教程翻译第二部分：一个传统的三层神经网络用Lasagne工具定义和训练，并得到拟合结果。...
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2015-05-29 21:48:04
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Deep learning：三十八(Stacked CNN简单介绍)前言： 本节主要是来简单介绍下stacked CNN（深度卷积网络），起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑：见Deep learning：三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑)。因为有时候针对大图片进行recogniti....
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2015-05-28 19:57:07
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http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/6307c0d0363170e73cc2cb65个人阅读的Deep Learning方向的paper整理，分了几部分吧，但有些部分是有交叉或者内容重叠，也不必纠结于这属于DNN还是CNN之类，个人只是大致分了个类。目前只整理了部分...
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2015-05-28 19:42:37
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Kaggle 比赛： Facial Point Detect（面部关键点检测）的卷积神经网络教程翻译，用Python Lasagne 工具进行卷积神经网络的搭建和训练。本文为第一部分，讲环境搭建和数据读取。...
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2015-05-28 00:49:04
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神经网络的挑战和关键技术：1.神经网络结构决定（层，神经元，连接） 加入特定领域的知识（CNN 图片处理）2.模型复杂度高 大的数据量； regularization: dropout；denoising3.最优化困难 好的初始化以避免局部最优：pre-training4.计算复杂度高 好的硬件方....
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2015-05-13 21:11:23
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