关于深度残差网络（Deep residual network, ResNet）
题外话：From《白话深度学习与TensorFlow》深度残差网络：深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低，准确率无法有效提升的问题（也称为网络退化）。甚至在一些场景下，网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题（overfit...
Deep Visualization:可视化并理解CNN
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574重点讨论可视化CNN模型，不分析卷积核具体的参数，而是先选取图片库，然后将图片在已有模型中进行一次前向传播，对某个卷积核，使用对其响应最大的图片块来对之可视化。——由思远分享一.前言CNN作为一个著名的深度学习领域的...
深度信念网络(Deep Belief Network)
“深度学习”学习笔记之深度信念网络 本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1)其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2)这个基本结构如何组成深度信念网络。 本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显...
RBM（受限玻尔兹曼机）和深层信念网络（Deep Brief Network）
目录：一、RBM二、DeepBriefNetwork三、DeepAutoencoder 一、RBM1、定义【无监督学习】RBM记住三个要诀：1）两层结构图，可视层和隐藏层；【没输出层】2）层内无连接，层间全连接；3）二值状态值，前向反馈和逆向传播求权参。定义如下：一般来说，可见层单元用来描述观察数...
Deep Learning.ai学习笔记_第二门课_改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
目录第一周（深度学习的实践层面）第二周（优化算法）第三周（超参数调试、Batch正则化和程序框架）目标：如何有效运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。第一周（深度学习的实践层面）如何选取一个神经网络的训练集、验证集和测试...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）
DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09作者：Zouxyversion1.02013-04-08声明：1）该DeepLearning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）
DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09作者：Zouxyversion1.02013-04-08声明：1）该DeepLearning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的...
Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)
前言：CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文StackedCNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp...
《Neural Network and Deep Learning》_chapter4
《NeuralNetworkandDeepLearning》_chapter4:Avisualproofthatneuralnetscancomputeanyfunction文章总结(前三章翻译在百度云里)链接：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/cha...
论文翻译：2019_Deep Neural Network Based Regression Approach for A coustic Echo Cancellation
论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3330393.3330399基于深度神经网络的回声消除回归方法摘要声学回声消除器(AEC)的目的是消除近端传声器接收到的混合信号中的声学回声。传统的方法是使用自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来识别房间脉冲响应(RIR...
awesome-very-deep-learning
awesome-very-deep-learning isacuratedlistforpapersandcodeaboutimplementingandtrainingverydeepneuralnetworks.DeepResidualLearningDeepResidualNetworks a...
深度学习基础（五）ResNet_Deep Residual Learning for Image Recognition
ResNet可以说是在过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。在其面世以后，目标检测、图像分割等任务中著名的网络模型纷纷借鉴其思想，进一步提升了各自的性能，比如yolo，Inception-v4等。ResNet通过重构模型对残差映射（Residualmapping）进行拟合，而非以往那样...
1 - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network （阅读翻译）
ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetwork利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类AbstractWetrainedalarge,deepconvolutionalneuralnetworktoclassifythe1.2mi...
ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network
最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于DeepLearning处理器的Session14，有一些不错的东西，在这里记录一下。A2.9TOPS/WDeepConvolutionalNeuralNetworkSoCinFD-SOI28nmforIntelligentEmbeddedSystems单...
ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SOC
最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于DeepLearning处理器的Session14，有一些不错的东西，在这里记录一下。A2.9TOPS/WDeepConvolutionalNeuralNetworkSoCinFD-SOI28nmforIntelligentEmbeddedSystems单...
读paper:Deep Convolutional Neural Network using Triplets of Faces, Deep Ensemble, andScore-level Fusion for Face Recognition
今天给大家带来一篇来自CVPR2017关于人脸识别的文章。文章题目：DeepConvolutionalNeuralNetworkusingTripletsofFaces,DeepEnsemble,and摘要：文章动机：人脸识别在一个没有约束的环境下，在计算机视觉中是一个非常有挑战性的问题。同一个身份...
树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning
树卷积神经网络Tree-CNN:ADeepConvolutionalNeuralNetworkforLifelongLearning2018-04-1708:32:39 看_这是一群菜鸟 阅读数1906 收藏 更多分类专栏： 论文解读 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议...
用中文把玩Google开源的Deep-Learning项目word2vec
google最近新开放出word2vec项目，该项目使用deep-learning技术将term表示为向量，由此计算term之间的相似度，对term聚类等，该项目也支持phrase的自动识别，以及与term等同的计算。word2vec项目首页：https://code.google.com/p/wo...
(转) Awesome - Most Cited Deep Learning Papers
转自：https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papersAwesome-MostCitedDeepLearningPapersAcuratedlistofthemostciteddeeplearningpapers(since2010)Ib...
Paper: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network
本文介绍了Alexnet在imageNetClassification中的惊人表现，获得了ImagaNetLSVRC2012第一的好成绩，开启了卷积神经网络在cv领域的广泛应用。1.数据集ImageNet[6],whichconsistsof over15millionlabeledhigh-res...