转载于 http://lanbing510.info/2014/11/07/Neural-Network.html 开篇语 文章整理自向世明老师的PPT,围绕神经网络发展历史,前馈网络(单层感知器,多层感知器,径向基函数网络RBF),反馈网络(Hopfield网络,联想存储网络,SOM,Boltzman及受限的玻尔兹曼机RBM,DBN,CNN)三部分进行讲述,给人一个神经网络的整体认识. 发展历史 单层感知器 基本模型如下 训练 如果激励函数是线性的话,可用最小二乘直接计算: 如果激励函数是si…

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在…

基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部 深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型…

  全文转载于郭耀华-[深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化:   文章链接Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift:发表于2015的ICML: 这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.   Bat…

泛型是什么? 泛型(generic)是C# 2.0和通用语言运行时(CLR)的一个新特性.泛型为.NET框架引入了类型参数(type parameters)的概念.类型参数使得设计类和方法时,不必确定一个或多个具体参数,其具体参数可延迟到客户代码中声明.实现. 为什么需要泛型? 在C#1中,我们的代码中存在大量的强制转换,特别是那些大量使用集合中,几乎每次使用foreach都要隐式的强制转换.只要将 object 作为参数类型或返回类型使用时,就可能涉及强制类型转换.比如下面的需求: 假如我们要…

目录 简单委托的构成 合并和删除委托 委托总结 简单委托的构成 委托四部曲: 声明委托类型. 必须有一个方法包含了要执行的方法. 必须创建一个委托实例. 必须调用委托(invoke)实例 ① 声明委托 public delegate void SayHelloWorld(string message); //① 声明委托类型 如上,声明了一个SayHelloWorld的委托类型, 由System.MulticastDelegate派生,而System.MulticastDelegate又派生自…

目录 C#可空类型 C# 可选参数和默认值 C# 可空类型 在日常生活中,相信大家都离不开手机,低头族啊!哈哈... 假如手机厂商生产了一款新手机,暂时还未定价,在C#1中我们该怎么做呢? 常见的解决方案: 围绕 decimal 创建一个引用类型包装器: 维护一个单独的 Boolean 标志,它表示价格是否已知: 使用一个“魔数”(magic value)(比如 decimal.MinValue )来表示未知价格. public class Product { private string na…

引言 在开始看这本书之前看过一些技术博客,填补自己对于一些知识点的不足.无意中发现了<深入理解C#>这本书,本书主要探讨C# 2.C# 3和C# 4的细节与特性,所以做了一下阅读笔记,欢迎拍砖. 目录 从简单的数据类型开始 C# 1 中定义的产品类型 C# 2 中的强类型集合 C# 3 中自动实现的属性 C# 4 中的命名实参 排序和过滤 按名称对产品进行排序 查询集合 C#1 中定义的产品类型 public class Product { string name; public string…

读了一篇文章,用到卷积神经网络的方法来进行文本分类,故写下一点自己的学习笔记: 本文在事先进行单词向量的学习的基础上,利用卷积神经网络(CNN)进行句子分类,然后通过微调学习任务特定的向量,提高性能. 在从无监督神经语言模型中获得单词向量(Tomas Mikolov等人做过相关工作,即谷歌的word2vector完成,将原始的1/V模型变化为分布式低维表示)后利用一层卷积层的CNN进行学习. 模型结构: 首先输入具有两个通道,分别对应static和non-static的方式,其中static方式…

微信小程序开发:学习笔记[7]——理解小程序的宿主环境 渲染层与逻辑层 小程序的运行环境分成渲染层和逻辑层. 程序构造器…