真的是应了那么一句话：“行百里者半九十”，原先还曾豪情壮志的想把blog搞得有声有色，得一个“恒”字勋章。现在看来，暑期将尽，更新无多，愧对了自己的那份心情。
好在亡羊补牢，把最近的一些行程做一个简单的总结，荒疏的事情，重新捡起。
6月22-7月14这段时间，基本上是连——沈两地通勤了，没办法了，接了“机器学习导论”这门小学期的课程，也算是一个小的尝试，头一次讲解，马虎不得。课件、作业、程序，...
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2014-08-20 22:43:53
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学习笔记之《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》...
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2014-08-20 16:30:52
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DNS host entry 包含 DNS database 中有关某一 domin name 或 ip address 的 DNS 信息。1 struct hostent{2 char *h_name;3 char *h_aliases;4 int h_addrtype;5 ...
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2014-08-19 14:11:15
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在之前的章节中，我们已经很好地解决了手写体识别问题（维数为28*28）。但如果是更大的图像（维数为96*96）呢？如果你还是要学习400个特征，那么网络权重参数就有400*96*96即近400万个。
卷积特征提取
如果我们从大型彩色图像（64*64*3）中随机抽取一些小patch（8*8），学到了一些特征，然后用这些特作为滤波器去扫过整张大图，即逐行逐列做卷积。这样做可以大幅减小网...
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2014-08-18 18:41:59
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今年暑假在北京自动化所做“大学生研究计划”，从7月7号-8月20号。导师和师兄人都很nice，度过了一个有收获的暑假吧！我对人脸识别的理解：比较两个人脸是不是相似，而图片的存储是矩阵，那我们就是比较这两个矩阵有多近，如果“很近”，那就是同一个人嘛，相反，如果相差很大，那就不是一个人。如何来判断两个矩...
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2014-08-18 16:08:52
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稀疏自编码器效果不错，但是有个固有缺陷：必须对输入数据的范围缩放到(0,1)。
设想一个图像如果不经预处理，直接把大于1的值输入稀疏自编码器，那么被sigmoid一下，就成了（0,1）的范围了，再被sigmoid一下，还是在（0,1）范围。这样残差根本没办法算，因为经过了sigmoid变换之后的数据已经不可能与输入数据相等了。
但是如果我们把第三层，原先的sigmoid函数换成恒等...
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2014-08-16 15:12:00
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自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器，上一节看到，训练400次，准确率为98.2%
在此基础上，我们可以搭建我们的第一个深度网络：栈式自编码（2层）+Softmax分类器
简单地说，我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入。
和自我学习很像，似乎就是新加了一层，但是其实不然：
新技巧在于，我们这里有个微调的过程，让残差从最高层向输入层传递，微调整个网络权重...
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2014-08-16 12:37:40
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学习笔记之《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》...
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2014-08-15 17:50:59
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linger博客原创性博文导航
http://blog.csdn.net/lingerlanlan
大学研究游戏外挂技术开始了此博客，断断续续写了些博文。后来，开始机器学习和深度学习的研究工作，由于喜欢和热爱，业余时间也经常性学习，并写博文总结。因此，博文越来越多，由于博文是根据时间排序的，看起来有点乱，所以在此处写个导航。
UFLDL学习笔记和编程
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2014-08-15 00:01:26
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学习笔记之《Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features》...
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2014-08-14 20:48:29
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