这是个06年的老文章了,但是很多地方还是值得看一看的. 一.概要 主要讲了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass,关键是卷积层和polling层的BP推导讲解. 二.经典BP算法 前向传播需要注意的是数据归一化,对训练数据进行归一化到 0 均值和单位方差,可以在梯度下降上改善,因为这样可以防止过早的饱,这主要还是因为早期的sigmoid和tanh作为激活函数的弊端(函数在过大或者过小的时候,梯度都很小),等现在有了RELU和batch normali

Atitit.如何文章写好 论文  文章  如何写好论文 技术博客 1. 原则 2 1.1. 有深度, 有广度 2 1.2. 业务通用性有通用性 尽可能向上抽象一俩层..业务通用性与语言通用性. 2 1.3. 语言通用性 2 1.4. 管理模式需要增加 2 1.5. 长期性,避免短期内容 2 1.6. 关联性,索引目录 2 1.7. 体系化 2 1.8. 高层次 抽象化 2 1.9. 避免的反模式(避免专注于语言细节) 2 1.10. 矩阵引流 2 1.11. 平衡原则,每隔段时间cnblog

Atitit.如何文章写好 论文  文章  如何写好论文 技术博客 1. 原则 1 1.1. 有深度, 有广度 1 1.2. 业务通用性有通用性 尽可能向上抽象一俩层..业务通用性与语言通用性. 2 1.3. 语言通用性 2 1.4. 管理模式需要增加 2 1.5. 长期性,避免短期内容 2 1.6. 关联性,索引目录 2 1.7. 体系化 2 1.8. 高层次 抽象化 2 1.9. 避免的反模式(避免专注于语言细节) 2 2. 文章分类 2 2.1. 技术细节 2 2.2. 流程规范总结 2

转自<知乎>如何写好一篇高质量的IEEE/ACM Transaction级别的计算机科学论文? 问题: 作为一个博士生,一直为写论文头疼,读过很多高质量论文,觉得写的真好,但是轮到自己写总是力不从心. 最讨厌的是活生生的把一个A级别的idea写成C质量的论文….. 在这里的高质量限于IEEE/ACM Transaction级别,或者同等级别的Conference, 例如SIGKDD,CVPR,STOC,CCS之类 看过很多如何写论文的文章或者视频, 但都面向的是如何写论文, 而不是如何写Tra

不支持markdown,桑心.更好的阅读体验请看:Github/Bigtable.md Paper: Google Bigtable paper Notes author: Lhfcws Wu Time: 2013-07-24 Preface: 仅为个人阅读心得,按照原论文Section顺序写的笔记. 原论文Sections: (本笔记主要关于粗体的章节,即原理部分) 1 Introduction2 数据模型(行,列族,时间戳)3 API支持简述4 Bigtable构建(文件格式SSTable,

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How to Write and Publish a Scientific Paper: 7th Edition(科技论文写作与发表教程)(11.04更新) 重要通知: 最近开题报告已差不多告一段落,准备发力写论文了.我会根据自己写论文的实践,从找期刊到发表的过程记录下来.记录的过程从第6章开始,我会用不同颜色的自己标注出来,其顺序大体和<科技论文写作与发表教程>的目录相似.欢迎大家讨论拍砖. 目 录 第一部分 一些基本常识 第1章 什么是科研写作第2章 历史回顾第3章 走进科技写作第4章 何

如何起草你的第一篇科研论文——应该做&避免做 导语:1.本文是由Angel Borja博士所写.本文的原文链接在这里.感谢励德爱思唯尔科技的转载,和刘成林老师的转发.2.由于我第二次翻译,囿于知识水平有限,错误不当之处在所难免(不当之处以原文为准),还请大家不吝批评指正.3.如果大家发现有趣.有料.有用的文章,可给我留言,我会尽力翻译.谢谢大家. 正文: 按励德爱思唯尔科技的引言: 如何起草一篇科学论文?经验丰富的Angel Borja教授告诉你哪些是必要的而哪些是应该避免的!这是继Angel

昨天考试由于不会fwt而爆炸,所以今天搞了一下fwt……话说这玩意的普及程度已经很高了.fwt,快速沃尔什变换,可以用于位运算卷积的优化,是一种线性变换,所以就会有许多好的性质(eg:可以直接模,可以修改运算等). & | ^ 的变换定义与方法是基础,在此基础上的扩展与运用是重要的地方.HZOI #1572.宇宙序列 notes: 这就是造成我考试爆炸的考试题,见Contest Record UOJ #310.[UNR #2]黎明前的巧克力 notes: 感觉比较灵活的一道题.首先写出裸dp,之

写论文经常需要写出参考文献,各种格式实在是麻烦的不行啊,在网上看到一个参考文献自动生成的博客,现在转载下来,以备以后自已能用. 主要是使用Google Scholar. Step 1: 打开Google Scholar,网址:http://scholar.google.com/.如下所示: Step 2:搜索需要写入参考文献的论文.如下所示: Step 3:点击文章下面的“引用”,生成对应文件的参考文献,有几种格式的参考文献列表,如下所示: [转自]http://blog.renren.com/

前言 懒癌翻了,这篇不想写overview了,公式也比较多,今天有(zhao)点(jie)累(kou),不想一点点写latex啦,读论文的时候感觉文章不错,虽然看似很多数学公式,其实都是比较基础的公式,文章也比较细,从网上找了两篇较好的讲解,引用连接在每篇文章前面. 文章1 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html#undefined Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有

貌似刚开学的时候装了个逼,和老师立了个flag说我要写个正则表达式引擎,然后学期末估计老师早就忘了这茬了,在历时3个月的懒癌发作下,终于在这学期末deadline的时候花了一个下午加晚上在没有网的房间写完了它,于是便有了这篇blog,本来想正儿八紧写篇论文,说不定毕业设计可以直接丢一篇这个走人,但第一觉得一个晚上写好的东西太low了,第二自己实在不适合写那种正经的论文,于是还是写从高中开始的一贯的乱七八糟体好了. 主要写自己写的时候遇到的一些瓶颈,例如茹何储存一个图,茹何遍历一个图,茹何表示一个

虽然在虚拟机装了texlive以备使用,但是在不动CTeX的情况下,是否能使用LyX写中文幻灯片呢.网上只是寥寥几篇大神们在Linux用LyX的博文. 最近把论文交完写幻灯片,于是也把这个想法尝试了一下. 首先LyX有自己的英文幻灯片模板,但是如果直接往里面敲入中文是不能直接进行编译的. 于是研究了两个小时,终于取得突破. 首先“文档”->"语言“中修改为汉语,Unicode(CJK)(utf8) 字体里,CJK字体可增加主字体名,如song,kai等 在导言区加入 在“文档”->&

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

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

英文投稿的一点经验[转载] From: http://chl033.woku.com/article/2893317.html 1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的要求把论文写好,免得浪费时间,前些时候,我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿,由于格式问题,人家过两个星期就退回来了,而且说了很多难听的话,说投稿前首先就应该看清楚他们的格式要求:2. 论文写作一定要言简意赅,特别是摘要,引言和结论部分,特别

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

英文投稿的一点经验[转载] From: http://chl033.woku.com/article/2893317.html 1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每一个杂志都有他们的详细格式要求,一定要依照他们的要求把论文写好,免得浪费时间.前些时候.我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿.因为格式问题,人家过两个星期就退回来了,并且说了非常多难听的话,说投稿前首先就应该看清楚他们的格式要求: 2. 论文写作一定要言简意赅,特别是摘要,引言和结论部分

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智