人工智能和人工神经网络，提到这些可能有很多人都觉得很高深，很高级。但其实也有简单的，比如BP神经网络，就目前的人工神经网络发展看，除了深度学习算法的人工神经网络以外，应用最广泛的就是BP神经网络，BP神经网络能够快速发现并学习具备线性回归特征的问题。相信也有很多人想把它用在彩票分析上，处于爱好和玩的原因，我就来做一个实现。
BP神经网络的关键参数一般有3个，输入节点个数，隐藏节点个数，输出节点个...
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2014-10-30 19:13:03
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机器学习，作为门时髦、热门的计算机应用技术，特别是随着深度学习的流行，推动“大数据+深度模型”的模式，为人工智能和人机交互的发展提供巨大的空间。
和数据挖掘一样，利用大量的数据分析建立有效的模型以便提供分类或者决策支持，机器学习也是利用经典的算法（聚类，SVM，神经网络，深度学习等）建立数据模型，不同的是机器学习偏向于算法的设计；更直接的说，机器学习，就是一些建立模型进行数据分析的算法包...
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2014-10-28 09:22:49
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在前面的讨论中，用到的激励函数都是sigmoid函数：以为最终的输出层所有输出的范围是[0,1],而我们在自编码学习的动机就是使得输出等于输入，于是所有输入必须调整到[0,1]范围内，但是问题来了，有些数据集输入范围容易调整，比如Minist，但是PCA白化处理的输入并不满足[0,1],所以需要找到...
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2014-10-26 13:07:31
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23个python的机器学习包，从常见的scikit-learn， pylearn2，经典的matlab替代orange， 到最新最酷的Theano（深度学习）和torch 7 (well，其实lua，不过从ipython调用很容易)，基本常用的通用python机器学习平台都有了。http://py...
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2014-10-24 10:27:31
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博主由于工作当中的需要，开始学习 GPU 上面的编程，主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识，鉴于之前没有接触过 GPU 编程，因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴，欢迎一起交流和学习，我的邮箱: 。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡，虽然显卡相对于现在主流的系列已经非常的弱，但是对于学习来说，还是可以用的。本系列博文也遵从由简单到复杂，记录自己学习的过程。...
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2014-10-23 17:42:12
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大数据的热门使得非常多人都想往这个方向发展，做一些像数据挖掘，数据分析之类的工作。可是该从何開始呢？要如何才干高速学到一些实用的知识，技能呢？我认为有三个切入点，按照个人特点能够自行选择顺序切入。1机器学习/数据挖掘数据挖掘主要依赖于大部分机器学习算法，近些年因为深度学习算法的开发以及无人驾驶汽车等...
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2014-10-21 21:14:11
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最近在做基于OpenCV的车牌识别, 其中需要用到深度学习的一些代码(Python), 所以一开始的时候开发语言选择了Python(祸患之源).固然现在Python的速度不算太慢, 但你一定要用Python来操作图像, 实现某些算法的时候, 效率就变得非常重要. 可惜的是, Python在大多数算法...
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编程语言 时间：
2014-10-20 13:26:54
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这些天跑VGG和GOOGLENET真心快被虐哭了，VGG跑了2个星期才收敛到错误率40%，然后换了土豪的K40，跑一些测试结果给大家看，第一part分享一下性能报告，程序跑在Nvidia K40，显存12G，内存64G服务器，训练和测试数据集建立在自有数据集及imagenet数据集
训练配置:batchsize=128
caffe自有的imagenet with cuDNN模...
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2014-10-20 11:45:20
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数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，实际情况中，将数据做归一化和白化处理后，很多算法能够发挥最佳效果。当我们开始处理数据时，首先要做的事是观察数据并获知其特性。本部分将介绍一些通用的技术，在实际中应该针对具体数据选择合适的预处理技术。例如一种标准的预处理方法是对每一个数据点都减去它的均值（...
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2014-10-14 00:34:07
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线性代数是数学的一个重要分支，经常被应用到工程问题中，要理解深度学习以及操作深度学习，那么对于线性代数深刻的理解是非常重要的，以下摘要是我从DL book的第二章线性代数中抽取出来的比较有意思的一些理解基础线代问题的另一种有趣的方法。
2.3 Identity and inverse matrices
在线性方程组的求解当中，Identity和inverse matrice有很重要的作...
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2014-10-10 23:23:14
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