人工神经网络 深度学习 MLP RBF RBM DBN DBM CNN 整理学习...
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2014-11-07 01:03:38
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上个博文我讲了一些CNN相关的论文，比较浅显都是入门知识，这节课来总结一些稀疏表示方面的文章。至于上个博文说到的要讲的sparse coding的知识，我将会放在Deep Learning的专题里面讲解。好了，闲话不多说，下面还是列出几篇我看过的sparse representation方面的论文....
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2014-11-06 10:40:01
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Caffe （Convolution Architecture For Feature Extraction）作为深度学习CNN一个非常火的框架，对于初学者来说，搭建Linux下的Caffe平台是学习深度学习关键的一步，其过程也比较繁琐，回想起当初折腾的那几天，遂总结一下Ubuntu14.04的配置...
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2014-11-06 00:30:49
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有个博友问SIFT和Dense-SIFT在应用上的区别。这个问题可以放大到Sparse feature和Dense feature的使用场景上。之前自己也考虑过这个问题，今天不妨写出来。...
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2014-10-17 00:37:03
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我们团队为上一家公司承担运维、优化和扩展工作的时候，我们碰到了各种不同规模的性能很差的系统和基础设备（大型系统居多，比如CNN或者世界银行的系统）。要是再赶上修复时间紧、奇葩的技术平台、缺少信息和文档...
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2014-10-14 18:14:29
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本文笔记旨在概括地讲deep learning的经典应用。内容太大，分三块。
1. 回顾 deep learning在图像上的经典应用
1.1 Autoencoder
1.2 MLP
1.3 CNN
2. deep learning处理语音等时序信号
2.1 对什么时序信号解决什么问题
2.2 准备知识
2.2.1 Hidden Markov Model(HMM)
2.2.2 GMM-HMM for Speec...
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2014-10-10 11:21:04
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在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。
在DL开源实现caffe的model样例中，它也给出了alexnet的复现，具体网络配置文件如下（https://github.com/BVLC/caff...
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2014-10-10 00:47:41
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这篇论文是今年9月份的论文[1]，比较新，其中的观点感觉对卷积神经网络的参数调整大有指导作用，特总结之。关于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，笔者后会作文阐述之，读者若心急则或可用谷歌百度一下。...
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2014-10-02 17:08:02
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cuda-convnet 是 Alex Krizhevsky 公开的一套CNN代码，运行于Linux系统上，使用GPU做运算，在cuda-convnet中仅仅提供了Cifar数据集的demo，并且网站上并没有说明cuda-convnet代码是如何用于其它数据库的，所以博主我就尝试修改源码，以用于MNIST数据集上，做一个手写数字的识别CNNdemo
文章分三个部分：
首先，IO模块
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2014-09-16 17:31:23
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一、CNN的原理1、CNN的思想： （1）借鉴了hopfield神经网络和CA a、hopfield的非线性动力学（主要是用于优化问题，比如旅行商问题等NP问题），Hopfield的能量函数的概念，Hopfield解决了模拟电路的实现问题 b、CA细胞自动机，局部连接的时间和空间都离散的动力学系统，...
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2014-09-09 17:51:19
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