本篇文章是我在读期间，对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果。有任何问题，欢迎交流。 ...
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2017-11-29 19:40:47
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上个月发布了四篇文章，主要讲了深度学习中的“hello world” mnist图像识别，以及卷积神经网络的原理详解，包括基本原理、自己手写CNN和paddlepaddle的源码解析。这篇主要跟大家讲讲如何用PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类。 在卷积神经网络中，有五大经典模型 ...
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2017-11-29 18:22:53
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一、神经网络的结构 二、神经网络的变种 ①convolutional neural network（卷积神经网络） >good for image recognition（擅长图像识别） ②long short-term memory network（长短期记忆网络） >good forspeech ...
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2017-11-27 20:09:42
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1. 传统的边缘检测（比如Sobel）手工设计了3*3的filter（或者叫kernel）的9个权重，在深度学习中，这9个权重都是学习出来的参数，会比手工设计的filter更好，不但可以提取90度、0度的边缘，也可以提取出任意朝向的边缘（比如73度）。把这9个权重当成参数的思想已经成为计算机视觉中最 ...
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2017-11-25 20:44:48
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<! @import "[TOC]" {cmd="toc" depthFrom=1 depthTo=6 orderedList=false} <! code_chunk_output "参考资料" "0 Figures First" "1 LeNet5" "贡献" "2 Dan Ciresan Ne ...
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2017-11-24 00:08:17
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归纳卷积神经网络的常用算法在卷积算法之前，是有很多图片分类和识别的机器学习算法，像SVM向量机的原理特别复杂，卷积算法还是比较易懂，一方面避免全连接带来的庞大参数，主要通过提取特征值，算法准确率也是最高的，几乎可以跟人工识别相提并论了。 经典算法： 1，LeNet算法： LeNet算法的流程是： I ...
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2017-11-22 15:21:34
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1. 经典的卷积网络 介绍几种经典的卷积神经网络结构，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。 LeNet-5： LeNet-5主要是针对灰度设计的，所以其输入较小，为 ，其结构如下： 在LetNet中，存在的经典模式： 随着网络的深度增加，图像的大小在缩小，与此同时，通道的数量却在增加； ...
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2017-11-16 21:59:32
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深度学习是 多层神经网络上运用各种机器学习算法 解决图像，文本等各种问题的算法集合 深度学习算法： convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 卷积网络：由卷积层、池化层、全连接层组成。 其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接 ...
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2017-11-13 00:15:32
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Tensorflow卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网 ...
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2017-11-12 14:15:08
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深度学习、图像分类入门，从VGG16卷积神经网络开始 http://blog.csdn.net/errors_in_life/article/details/65950699 #Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet https://w ...
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2017-11-08 17:45:45
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