Entitas Learning Document You can find Entitas project in there Entitas for Unity Github There are a short, simple introduction for new in Entitas Follow the steps to get an quick look at Entitas. But more details need to refer to the official docume…

ICLR 2016 - Workshop Track International Conference on Learning Representations May 2 - 4, 2016, Caribe Hilton, San Juan, Puerto Rico Please see the venue website (http://www.iclr.cc/doku.php?id=iclr2016:main) for more information. Submission deadlin…

Recurrent Neural Network 2016年07月01日  Deep learning  Deep learning 字数:24235   this blog from: http://jxgu.cc/blog/recent-advances-in-RNN.html    References Robert Dionne Neural Network Paper Notes Baisc Improvements 20170326 Learning Simpler Language…

http://blog.csdn.net/OnafioO/article/details/44903491 (这种没用,只是在手机看到画面而已) 手机安装unityRemote并运行,unity中设置[edit]→[Perferences],在External Tools中,设置Android SDK Location,连接usb后直接运行unity在手机上就能看到结果. 这种方法问题是使用这个unityRemote运行的结果和打包出来的apk运行结果未必一致, 不清楚使用profiler查看的…

读了一篇paper,MSRA的Wei Wu的一篇<Learning Query and Document Similarities from Click-through Bipartite Graph with Metadata>.是关于Ranking Relevence方面的文章.下面简单讲下我对这篇文章的理解,对这方面感兴趣的小伙伴们可以交流一下. 1. Abstract 这篇文章的重点在于使用query-doc的点击二部图,结合query/doc的meta数据(组织成multiple t…

作者:Yann LeCun,Leon Botton, Yoshua Bengio,and Patrick Haffner 这篇论文内容较多,这里只对部分内容进行记录: 以下是对论文原文的翻译: 在传统的模式识别模型中,往往会使用手动设计的特征提取器从输入中提取相关信息并去除不相关的可变性,然后一个可训练的分类器对这些提取到的特征进行分类.在本论文的方案中,标准的全连接多层网络就相当于分类器,并且该方案尽可能多地依赖特征提取器本身的学习.在字符识别任务中,一个网络可以将几乎未经过处理的数据作为输入…

卷积网络        卷积网络用三种结构来确保移位.尺度和旋转不变:局部感知野.权值共享和时间或空间降采样.典型的leNet-5如下图所示: C1中每个特征图的每个单元和输入的25个点相连,这个5*5的区域被称为感知野.特征图的每个单元共享25个权值和一个偏置.其他特征图使用不同的权值(卷积枋),因 此可以得到不同类型的局部特征.卷积层的一个重要思想是,如果图像产生了位移,特征图输出将会产生相同数量的位移.这也是卷积网络位移和形变不变的原理. 特征图检测完毕后,它们的确切位置就不那么重要了,重…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

Today when taking a bath I got a good idea that it is an efficient and interesting way to learn a new programming language: (These days I learn Python from the Python manual and feel a little bored....) Learn programming by trying some little or larg…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…