cellular neural networks原理以及应用

Convolutional Neural Networks卷积神经网络 Contents 一:前导 Back Propagation反向传播算法 网络结构 学习算法 二:Convolutional Neural Networks卷积神经网络 三:LeCun的LeNet-5 四:CNNs的训练过程 五:总结 本文是我在20140822的周报,其中部分参照了以下博文或论文,如果在文中有一些没说明白的地方,可以查阅他们.对Yann LeCun前辈,和celerychen2009.zouxy09表示感谢

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/ ? Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

转自 http://blog.csdn.net/xingzhedai/article/details/53144126 更多参考:http://blog.csdn.net/mafeiyu80/article/details/51446558 http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/70225998 http://kubicode.me/2017/05/15/Deep%20Learning/Understanding-about-RNN/ RNN

转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 9.5.Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点.它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量.该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程.卷积网络是为识别

RNN(Recurrent Neural Networks)公式推导和实现 http://x-algo.cn/index.php/2016/04/25/rnn-recurrent-neural-networks-derivation-and-implementation/ 2016-04-25 分类:Deep Learning / NLP / RNN 阅读(6997) 评论(7) 本文主要参考wildml的博客所写,所有的代码都是python实现.没有使用任何深度学习的工具,公式推导虽然枯燥,但

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在

最近阅读了<Neural networks and deep learning>这本书(online book,还没出版),算是读得比较仔细,前面几章涉及的内容比较简单,我着重看了第三章<Improving the way neural networks learn>,涉及深度神经网络优化和训练的各种技术,对第三章做了详细的笔记(同时参考了其他资料,以后读到其他相关的论文资料也会补充或更改),欢迎有阅读这本书的同学一起交流.以下属个人理解,如有错误请指正. What this bo

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