本文为数盟原创译文
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。
在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。
这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。
这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn...
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编程语言 时间：
2016-07-04 12:00:15
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641
卷积神经网络（CNN）已经被证明能够训练一个能力强大的分类模型，但与传统的模式识别方法类似，它也会受到数据在空间上多样性的影响。这篇Paper提出了一种叫做空间变换网络（Spatial Transform Networks， STN）,该网络不需要关键点的标定，能够根据分类或者其它任务自适应地将数据进行空间变换和对齐（包括平移、缩放、旋转以及其它几何变换等）。...
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Web程序 时间：
2016-07-03 19:29:42
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510
Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总 ...
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2016-07-03 11:47:39
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139
涉及问题： 1.每个图如何卷积： （1）一个图如何变成几个？ （2）卷积核如何选择？ 2.节点之间如何连接？ 3.S2-C3如何进行分配？ 4.16-120全连接如何连接？ 5.最后output输出什么形式？ ①各个层解释： 我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature ...
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2016-07-03 11:47:35
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136
深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。 第二篇，讲讲经典的卷积神经网络。我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理，因为网络上有太多的教程可以参考。这里，主要描述其数学上的计算过程，也就是 ...
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Web程序 时间：
2016-07-03 11:47:06
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一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些，但如果 ...
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2016-07-03 11:41:39
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原创文章
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上一节我们介绍了卷积神经网络的前向传播过程，这一节我们重点介绍反向传播过程，反向传播过程反映神经网络的学习训练过程。
误差反向传播方法是神经网络学习的基础，网络上已经有许多相关的内容了，不过关于卷积网络的误差反向传递的公式推导却比较少，而且也不是很清晰，本文将会详细推导这个过程，虽...
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编程语言 时间：
2016-06-30 12:55:02
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487
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：属于分类器的一种，用神经网络从数据中训练参数，提取特征，卷积核尺寸事先确定，随机初始化，经过反馈调节，训练处不同的卷积核。 卷积层 （Convolutional Layer）：通过对上一层进行卷积操作，得到的下一层。 池化层（ ...
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2016-06-29 01:07:29
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529
https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？修改 CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？修改 CNN(卷积神经 ...
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2016-06-20 15:23:19
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155
本文内容来自名为convolutional networks for images, speech, and time-series的论文 作者：Yann LeCun, Yoshua Bengio 由于BP网络在复杂、高维、非线性上强大的学习分类能力，被广泛应用于图像识别、语言识别等领域。在、在传统... ...
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编程语言 时间：
2016-06-12 13:55:47
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466
