卷积神经网络转载自：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convne...
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2015-08-10 17:51:15
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阅读网页发现，要学习深度学习，应该首先对卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）开始，卷积神经网络由Yann LeCun提出，LeCun在2013年底加入Facebook负责新成立的人工智能实验室。下面给出一些关于CNN的较好（也就是对初学者较易理解）的...
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2015-08-10 17:50:29
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1.卷积神经网络结构卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层都是一个变换（映射），常用卷积convention变换和pooling池化变换，每种变换都是对输入数据的一种处理，是输入特征的另一种特征表达；每层由多个二维平面组成，每个平面为各层处理后的特征图（feature map）。常见结构：输入层为训...
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2015-08-10 00:01:54
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最近一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来，看了好多论文，写了一篇综述，对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。
其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法，早在上世纪八十年代就已经被提出来，但当时硬件运算能力有限，所以当时只用来识别支票上的手写体数字，并且应用于实际。2006年深度学习的泰斗在《科学》上发表一篇文章，论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力，从而掀起了深...
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2015-08-08 00:04:21
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最近一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来，看了好多论文，写了一篇综述，对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。 其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法，早在上世纪八十年代就已经被提出来，但当时硬件运算能力有限，所以当时只用来识别支票上的手写体数字，并且应用于实际。2006...
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2015-08-07 23:37:20
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卷积神经网络中的权值更新也是使用误差的反向传播算法。损失函数一般使用最小平方误差函数。由于卷积网络中存在两部分区域：卷积区和全连接区，它们在计算损失时有所不同我们将其分开进行讨论。1、全连接网络的权值更新 这一部分与经典的人工神经网络不同之处在于多了一个偏置值。我们主要对多出的这个偏置值的更新...
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2015-08-06 14:47:45
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由于在看这类文章时专业名词较多，所以在正式开始前，我先介绍一些同义专业名词，各名词具体含义以及之间的关系在文中介绍。卷积层 = C层采样层 = 池化层（pooling层），S层平面 = 特征图（feature map），通道，map卷积核 = 权向量，滤波器神经元 = 特征，结点，单元，像素点，pa...
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2015-08-06 01:54:05
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当今Deep-Learning已经是火到一定境界了,深度学习神经网络（DNN）在计算机视觉领域的表现可谓见效非凡。当然，工程上运用了卷积神经网络来减少计算量而不是全连结的神经网络-这样计算量实在太大了。但是，对于神经网络来说计算量真的不是问题，因为它的结构能够确保它能够并行计算，一旦网络的每一个单元都能够独立的进行计算，每一层再多的连结也是同时进行计算的。期待硬件神经网络的发展。...
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2015-07-24 01:31:54
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3、Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1
http://blog.csdn.net/sunbow0
Spark MLlib Deep Learning工具箱，是根据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的算法，在SparkMLlib中的实现。具体Spark MLlib Deep Learning...
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2015-07-22 23:07:44
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3、Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.2
http://blog.csdn.net/sunbow0
第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络)
2基础及源码解析
2.1 Convolution Neural Network卷积神经网络基础知识
1）基础知识...
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2015-07-22 23:05:55
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