来源：NIPS 2013 作者：DeepMind 理解基础： 增强学习基本知识 深度学习 特别是卷积神经网络的基本知识 创新点：第一个将深度学习模型与增强学习结合在一起从而成功地直接从高维的输入学习控制策略 详细是将卷积神经网络和Q Learning结合在一起。卷积神经网络的输入是原始图像数据（作为 ...
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2017-07-30 19:55:57
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卷积神经网络发展趋势。Perceptron(感知机)，1957年，Frank Resenblatt提出，始祖。Neocognitron(神经认知机)，多层级神经网络，日本科学家Kunihiko fukushima，20世纪80年代提出，一定程度视觉认知功能，启发卷积神经网络。LeNet-5，CNN之 ...
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2017-07-30 11:40:52
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http://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70576775 参考： 1. Inception[V1]: Going Deeper with Convolutions 2. Inception[V2]: Batch Normalizatio ...
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2017-07-27 10:47:56
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深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊人的成绩，CNN直接利用图像像素信息作为输入，最大程度上保留了输入图像的所有信息，通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象，模型输出直接是图像识别的结果。这种基于”输入-输出”直接端到端 ...
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2017-07-26 15:37:31
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1 前言 在dl中，有一个很重要的概念，就是卷积神经网络CNN，基本是入门dl必须搞懂的东西。本文基本根据斯坦福的机器学习公开课、cs231n、与七月在线寒老师讲的5月dl班第4次课CNN与常用框架视频所写，是一篇课程笔记。本只是想把重点放在其卷积计算具体是怎么计算怎么操作的，但后面不断补充，故写成... ...
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2017-07-26 00:20:26
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利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1 读取图片文件 这里文件名作为标签，即类别（其数据类型要确定，后面要转为tensor类型数据）。 然后将image和label转为list格式数据，因为后边用到的的一些tensorflow函数接收的是list格式数据。 2 产生用于训练的批次 首先使用 ...
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2017-07-24 13:19:39
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)，可以解决图像识别、时间序列信息问题。深度学习之前，借助SIFT、HoG等算法提取特征，集合SVM等机器学习算法识别图像。 SIFT，缩放、平移、旋转、视角转变、亮度调整畸变的一定程度内，具有不变性。有局限性，Image ...
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2017-07-23 15:24:36
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之前的博文中已经将卷积层、下採样层进行了分析。在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类（全连接层）进行分析： 一、卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络终于输出的特征进行分类预測，得出分类结果： LeNet-5模型 ...
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2017-07-22 19:48:30
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https://www.leiphone.com/news/201609/UpmXTWh9gYOqnl0c.html 原文： 残差网络（ResNet） 和卷积神经网络（ ConvNet） 之间是平行概念，互不排斥。 ResNet的基本思想可以和卷积神经网络结合，也可和其它任何类型的神经网络结合。Re ...
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2017-07-22 15:44:46
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tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name ...
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2017-07-21 23:27:09
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