From Facial Parts Responses to Face Detection: A Deep Learning Approach ICCV 2015 从以上两张图就可以感受到本文所提方法的强大效果.Ok,那么我们不禁想问: 怎么做的?…

文章链接:https://arxiv.org/pdf/1509.06451.pdf 1.关于人脸检测的一些小小总结(Face Detection by Literature) (1)Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Network Train face classifier with face (> 0.5 overlap) and background (<0.5 overlap) images. Comput…

论文信息 论文标题:Towards K-means-friendly Spaces: Simultaneous Deep Learning and Clustering论文作者:Bo Yang, Xiao Fu, Nicholas D. Sidiropoulos, Mingyi Hong论文来源:2016, ICML论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 为了恢复"聚类友好"的潜在表示并更好地聚类数据,我们提出了一种联合 DR (dimens…

Deep Learning 方向的部分 Paper ,自用.一 RNN 1 Recurrent neural network based language model RNN用在语言模型上的开山之作 2 Statistical Language Models Based on Neural Networks Mikolov的博士论文,主要将他在RNN用在语言模型上的工作进行串联 3 Extensions of Recurrent Neural Network Language Model 开山之…

转载 http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/6307c0d0363170e73cc2cb65 个人阅读的Deep Learning方向的paper整理,分了几部分吧,但有些部分是有交叉或者内容重叠,也不必纠结于这属于DNN还是CNN之类,个人只是大致分了个类.目前只整理了部分,剩余部分还会持续更新. 一 RNN 1 Recurrent neural network based language model RNN用在语言模型上的开山之作 2 Statistical…

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b…

大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的,尤其是后向传播BP算法出来之后,但90年代后被SVM之类抢了风头,再后来大家更熟悉的是SVM.AdaBoost.随机森林.GBDT.LR.FTRL这些概念.究其原因,主要是神经网络很难解决训练的问题,比如梯度消失.当时的神经网络研究进入一个低潮期,不过Hinton老人家坚持下来了. 功夫不负有心人,2006年Hinton和学生发表了利用RBM编码的深层神经网络的Science Paper:Reducing the Dimensionalit…

Deep Learning for NLP 文章列举 原文链接:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/07/2124/   大部分文章来自: http://www.socher.org/ http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 包括从他们里面的论文里找到的related work   Word Embedding Learnig SENNA原始论文[ACL'07]Fas…

原文链接:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/07/2124/   大部分文章来自: http://www.socher.org/ http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 包括从他们里面的论文里找到的related work   Word Embedding Learnig SENNA原始论文[ACL'07]Fast Semantic Extraction Using…

from:http://farmingyard.diandian.com/post/2013-04-07/40049536511 来源:十一城 http://elevencitys.com/?p=1854 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示…