MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看Git中的README。deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）...
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2016-05-18 18:45:22
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本系列博客是对刘昕博士的《CNN的近期进展与实用技巧》的一个扩充性资料。
主要引用刘昕博士的思路，将按照如下方向对CNN的发展作一个更加详细的介绍：【从LeNet到AlexNet】、【进化之路一：网络结构加深】、【进化之路二：加强卷积功能】、【进化之路三：从分类到检测】、【进化之路四：新增功能模块】...
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2016-05-18 18:23:43
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七月算法--12月机器学习在线班-第十九次课笔记-深度学习--CNN 七月算法（julyedu.com）12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 1，卷积神经网络-CNN 基础知识 三个要点 1: 首先将输入数据看成三维的张量(Tensor) 2: 引入Convolu... ...
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2016-05-13 14:39:07
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出自 :http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 。 卷积神经网络采用了三种基本概念:局部感受野(local receptive fields),共享权重(sharedweights),和混合(pooling)。 局部感受野: 在之前看到的全连接层的网络中, ...
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2016-05-13 10:26:12
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因为本人数学水平比较差劲，所以看东西要求通俗易懂，下面记录的资源都是自己觉得讲解的比较容易理解的，供大家参考，同时也为自己回头复习， 1、细说卷积神经网络 2、循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍 ...
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2016-05-13 08:56:05
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使用卷积神经网络进行图片理解一段，从二十一世纪开始，卷积神经网络就成功运用在了检测，切割和识别上面。这通常是在一些拥有大量标注数据的领域中得到了充分的应用。
像素级的识别能够运用在自动机器人，自动驾驶汽车等诸多领域。其他的领域包括语音识别和自然语言的理解。
直到12年之前，cnn都没有活起来，但是alexnet使得一切变成可能。最近的研究成果是一个图像识别的cnn和语言处理的rnn连接起来产生...
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2016-05-13 01:49:41
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Introduction to Matconvnet
MatConvNet是实现用于计算机视觉领域的卷积神经网络(CNN)的MATLAB工具箱。自从取得突破性工作以来,CNN在计算机视觉领域有一个重大影响，特别是图像理解，基本上取代了传统图像表示。有许多其他机器学习、深度学习和CNN开源库的存在。一些最受欢迎的:CudaConvNet ，Torch， Theano,Caffe等。MatC...
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2016-05-12 20:32:21
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这两天在学习人工神经网络，用传统神经网络结构做了一个识别手写数字的小项目作为练手。点滴收获与思考，想跟大家分享一下，欢迎指教，共同进步。
平常说的BP神经网络指传统的人工神经网络，相比于卷积神经网络(CNN)来说要简单些。
人工神经网络具有复杂模式和进行联想、推理记忆的功能, 它是解决某些传统方法所无法解决的问题的有力工具。目前, 它日益受到重视, 同时其他学科的发展, 为其提供了更大的机...
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2016-05-12 13:11:40
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英文原文当人们提到卷积神经网络(CNNs), 一般是围绕计算机视觉。图像分类以及计算机视觉系统核心的重要突破的原因之一就是卷积神经网络，例如Facebook自动照片加tag的功能啊，自动驾驶车辆等。最近呢，我们也尝试用CNN去解决神经语言学（NLP）中的问题，并且获得了一些有趣的结论。理解CNN在NLP中的作用是比较艰难的，但是它在计算机视觉中的作用就更容易理解一些，所以呢，在本文中我们先从计算机视...
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2016-05-12 11:59:15
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概述起源卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的，是为识别二维形状而设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他 形式的变形具有高度不变性。1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野(receptive field)的概念，1984年日本学者Fukushima 基于感受野概念提出的神经认知机(neocognitron)模型，它可以看作是卷积神经网...
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2016-05-12 09:22:44
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