Handwritten digits recognition (0-9)Multi-class Logistic Regression1. Vectorizing Logistic Regression(1) Vectorizing the cost function(2) Vectorizing ...
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2015-06-26 12:48:04
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Setting up the data and the model前面我们介绍了一个神经元的模型，通过一个激励函数将高维的输入域权值的点积转化为一个单一的输出，而神经网络就是将神经元排列到每一层，形成一个网络结构，这种结构与我们之前介绍的线性模型不太一样，因此score function也需要重新定义，神经网络实现了一系列的线性映射与非线性映射，这一讲，我们主要介绍神经网络的数据预处理以及score...
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2015-06-24 16:23:40
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OCR引擎OCR（Optical Character Recognition）是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件。OCR引擎核心技术模块主要是由下面几个部分组成：图像输入：读取不同图像格式文件的算法。图像预处理：主要...
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2015-06-23 17:15:05
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Modeling one neuron下面我们开始介绍神经网络，我们先从最简单的一个神经元的情况开始，一个简单的神经元包括输入，激励函数以及输出。如下图所示：一个神经元类似一个线性分类器，如果激励函数是sigmoid 函数(σ(x)=1/(1+e?x))(\sigma (x)=1/(1+e^{-x}))，那么σ(∑iwixi+b)\sigma(\sum_{i}w_{i}x_{i}+b)相当于是求该输...
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2015-06-22 14:57:36
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Gradient Computing前面我们介绍过分类器模型一般包含两大部分，一部分是score function，将输入的原始数据映射到每一类的score，另外一个重要组成部分是loss function，计算预测值
与实际值之间的误差，具体地，给定一个线性分类函数：f(xi;W)=Wxif(x_{i};W)=Wx_{i}，我们定义如下的loss function：
L=1N∑i∑j≠yi[m...
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2015-06-20 15:42:46
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Linear Classification在上一讲里，我们介绍了图像分类问题以及一个简单的分类模型K-NN模型，我们已经知道K-NN的模型有几个严重的缺陷，第一就是要保存训练集里的所有样本，这个比较消耗存储空间；第二就是要遍历所有的训练样本，这种逐一比较的方式比较耗时而低效。现在，我们要介绍一种更加强大的图像分类模型，这个模型会很自然地引申出神经网络和Convolutional Neural Net...
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2015-06-17 21:33:53
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本实验中，我们将基于HTK工具集建立一个2-单词识别系统，词汇集是{Yes，No}。这是可以设计出来的最基本的自动语音识别（Automatic speech recognition，ASR）系统。目标：建立一个孤立词识别系统，只包含yes和no两个词。步骤：A:创建一个语料库，确定识别基本元（如.....
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2015-06-17 09:25:46
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题目大意：有KK个N?MN*M的0101矩阵(1<=N,M<=10,2<=K<=6)(1 <= N, M <= 10, 2 <= K <= 6)，保证两两不同，然后要你从N?MN*M矩阵中选出最少的位置，使得仅靠这些位置就能区分这KK个矩阵。
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~解题思路：我们观察到KK的范围，发现如果我们将所有矩阵两两是否可以区分的信息存储下来需要的空间是2K?(K?1)22^{\frac{K*...
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2015-06-15 22:15:53
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一、ImageNet
Object Detection, Object Classification+Localization
二、COCO
Image Captioning
三、LFW
Face Recognition
四、CIFAR
The CIFAR Image Classification Benchmark
五、MNIST
The M...
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2015-06-04 21:09:40
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一、Image Classification(Recognition)
lenet: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf
alexnet: http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf
overfeat: http://arxiv.org/pdf/1312.6229v...
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2015-06-04 19:30:13
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