Caffe（http://caffe.berkeleyvision.org/）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清（http://daggerfs.com/），他目前在Google工作。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MA...
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2015-04-17 20:16:16
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技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。上解上一篇RBM（一）基本概念，本篇记叙一下RBM的模型结构，以及RBM的目标函数（能量函数），通过这篇就可以了解RBM到底是要求解什么问题。在下一篇（三）中将具体描述RBM的训练/求解方法，包括Gibbs sampling和对比...
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2015-04-17 08:27:04
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caffe不断地更新，最近又加入了prelu这种很好的功能~详见
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/
http://arxiv.org/abs/1502.01852
更新之后每层的设置从layers变为layer，现有的层有
AbsVal,Accuracy,ArgMax,BNLL,Concat,Contra...
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2015-04-13 16:42:08
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最近在复习经典机器学习算法的同时，也仔细看了一些深度学习的典型算法。深度学习是机器学习的“新浪潮”，它的成功主要得益于深度“神经网络模型”的优异效果。这个小系列打算深入浅出地记录一下深度学习中常用的一些算法。第一篇先写一下“受限玻尔兹曼机“RBM。...
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2015-04-06 21:52:38
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下面就给大家弄些例子，说说在互联网广告这一块的应用吧。
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2015-04-04 19:42:25
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在看word2vec的资料的时候，经常会被叫去看那几篇论文，而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法，所以老衲就斗胆整理了一个笔记，希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理，避免浪费时间。 当然如果已经了解了，就随便看看得了。
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2015-04-04 10:29:08
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Word2vec 是 Google 在 2013 年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具, 其利用深度学习的思想，可以通过训练，把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。Word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关...
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2015-04-03 22:24:27
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比较全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。《机器学习经典论文/survey合集》介绍：看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有很多经典的机器学习论文值得仔细与反复的阅读。《Brief History of Mac...
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2015-03-31 23:53:16
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编者按：前端工程师的菜！最近移动Html 5越来越火，想有一个体验流畅的Html 5 应用，这篇优化指南就别放过咯。腾讯的同学将关键的注意点与优化方法都总结出来，全文高能干货，非常值得深度学习 >>>概述PC优化手段在Mobile侧同样适用在Mobile侧我们提出三秒种渲染完成首屏指标基于第二点，首...
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移动开发 时间：
2015-03-30 12:37:43
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