1.机器学习 (1)监督学习:有数据和标签 (2)非监督学习:只有数据,没有标签 (3)半监督学习:监督学习+非监督学习 (4)强化学习:从经验中总结提升 (5)遗传算法:适者生存,不适者淘汰 2.神经网络 调参:使对最终结果敏感的神经元更加敏感,没有决定作用的神经元变得迟钝 3.CNN:卷积神经网络 (1)批量过滤器 (2)池化:解决 卷积时,神经层可能无意丢失一些信息 (3)处理过程:…

Pooling 为了解决convolved之后输出维度太大的问题 在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理     http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 这里有一个cnn较好的介绍     Pooling also reduces the output dimensionality but (hopefully) keeps the most salie…

Convolution:   个特征,则这时候把输入层的所有点都与隐含层节点连接,则需要学习10^6个参数,这样的话在使用BP算法时速度就明显慢了很多. 所以后面就发展到了局部连接网络,也就是说每个隐含层的节点只与一部分连续的输入点连接.这样的好处是模拟了人大脑皮层中视觉皮层不同位置只对局部区域有响应.局部连接网络在神经网络中的实现使用convolution的方法.它在神经网络中的理论基础是对于自然图像来说,因为它们具有稳定性,即图像中某个部分的统计特征和其它部位的相似,因此我们学习到的某个部位…

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如…

本文主要内容是 CNN 的 BP 算法,看此文章前请保证对CNN有初步认识,可参考Neurons Networks convolutional neural network(cnn). 网络表示 CNN相对于传统的全连接DNN来说增加了卷积层与池化层,典型的卷积神经网络中(比如LeNet-5 ),开始几层都是卷积和池化的交替,然后在靠近输出的地方做成全连接网络,这时候已经将所有两维2D的特征maps转化为全连接的一维网络的输入.在前向传导或城中中,也只有两处与传统的 MLP 有所不同,分别是卷积…

同系列的第三篇,上一篇在:http://blog.csdn.net/jiluoxingren/article/details/9455721 连接数据库与SQL语句的Select语句初步 ”前文再续,书接上一回“我就不说了(额~不知不觉间说了,失误……).数据库我们已经建好了,重提一下上一章的结果,我们最后建立了一张Student的表,其中有StudentID(数字的双精度类型)和StudentName(文本类型.补充一下,2013中有[长文本]和[短文本],人名不会很长,根据上一章选择尽量小的…

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去…

本文亮点: 将用于自然语言处理的CNN架构,从keras0.3.3搬运到了keras2.x,强行练习了Sequential+Model的混合使用,具体来说,是Model里嵌套了Sequential. 本文背景: 暑假在做一个推荐系统的小项目,老师让我们搜集推荐系统领域Top5的算法和模型,要求结合深度学习. 我和小伙伴选择了其中的两篇文献深入研究,我负责跑通文献Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware Recomm…

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网…

本文主要内容是 CNN 的 BP 算法,看此文章前请保证对CNN有初步认识. 网络表示 CNN相对于传统的全连接DNN来说增加了卷积层与池化层,典型的卷积神经网络中(比如LeNet-5 ),开始几层都是卷积和池化的交替,然后在靠近输出的地方做成全连接网络,这时候已经将所有两维2D的特征maps转化为全连接的一维网络的输入.在前向传导或城中中,也只有两处与传统的 MLP 有所不同,分别是卷积层前向传导,与 pooling 传导到卷积层,如下图所示: 在上图中,层 (l−1)(l−1) 可以为poo…