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《MATLAB Deep Learning:With Machine Learning,Neural Networks and Artificial Intelligence》选记

一、TrainingofaSingle-LayerNeuralNetwork1DeltaRuleConsiderasingle-layerneuralnetwork,asshowninFigure 2-11.Inthe figure,diisthecorrectoutputoftheoutputno...

论文笔记(7):Constrained Convolutional Neural Networks for Weakly Supervised Segmentation

UCBerkeley的DeepakPathak使用了一个具有图像级别标记的训练数据来做弱监督学习。训练数据中只给出图像中包含某种物体,但是没有其位置信息和所包含的像素信息。该文章的方法将imagetags转化为对CNN输出的label分布的限制条件,因此称为Constrainedconvolutionalneuraln...

Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network to Compare Image Patches 译文

我们提出了一种从已纠正的一对图片来提取深度信息的方法。我们的方法聚焦于很多立体构建算法的第一阶段:匹配损失(matchcost)计算。我们通过卷积神经网络通过对小的图像块的相似度的学习,来解决这个问题。通过构建一个二分类的数据集(相似,不相似的样本)进行有监督的训练。我们提出连个网络去实现这个任务,一个调整速度、一个调...

ISSCC 2017论文导读 Session 14:A 0.62mW Ultra-Low-Power Convolutional-Neural-Network Face-Recognition Pro

A0.62mWUltra-Low-PowerConvolutional-Neural-NetworkFace-RecognitionProcessorandaCISIntegratedwithAlways-OnHaar-LikeFaceDetector单位:KAIST(韩国科学技术院)——ISSCC上大神级的机构···...

ISSCC 2017论文导读 Session 14: A 28nm SoC with a 1.2GHz Prediction Sparse Deep-Neural-Network Engine

A28nmSoCwitha1.2GHz568nJ/PredictionSparseDeep-Neural-NetworkEnginewith>0.1TimingErrorRateToleranceforIoTApplications单位:Harvard(哈佛大学)这是一篇专门为DNN加速设计的芯片,在CNN加速芯...

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单位:STMicroe...

今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML),章节5.2-5.3,Neural Networks神经网络训练(BP算法)

转载请注明出处:Bin的专栏,http://blog.csdn.net/xbinworld这一篇是整个第五章的精华了,会重点介绍一下NeuralNetworks的训练方法——反向传播算法(backpropagation,BP),这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化,可谓极其经典。也是deeplearning的基石...

今天开始学模式识别与机器学习(PRML),章节5.1,Neural Networks神经网络-前向网络。

今天开始学模式识别与机器学习PatternRecognitionandMachineLearning(PRML),章节5.1,NeuralNetworks神经网络-前向网络。话说上一次写这个笔记是13年的事情了···那时候忙着实习,找工作,毕业什么的就没写下去了,现在工作了有半年时间也算稳定了,我会继续把这个笔记写完。...

【面向代码】学习 Deep Learning(三)Convolution Neural Network(CNN)

==========================================================================================最近一直在看DeepLearning,各类博客、论文看得不少但是说实话,这样做有些疏于实现,一来呢自己的电脑也不是很好,二来呢我目前也没能力...

人工神经网络 Artificial Neural Network

2017-12-1823:42:33一、什么是深度学习 深度学习(deepneuralnetwork)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。        &nbs...

Progressive Neural Networks 渐进式神经网络(增量学习)

转载自https://www.cnblogs.com/zeze/p/8268388.html ProgressiveNN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的。思路就是说我不能忘记第一个任务的网络,同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务。为了不忘记之前的任务,他们的方法简单暴力:对所有的之前任务的网...

[译]深度神经网络的多任务学习概览(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/1.前言在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI。为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升。尽管这样做可以针对一个任务得...

Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton (1~2)

机器学习能良好解决的问题识别模式识别异常预測大脑工作模式人类有个神经元,每一个包括个权重,带宽要远好于工作站。神经元的不同类型Linear(线性)神经元 Binarythreshold(二值)神经元 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZX...

【论文笔记】Progressive Neural Networks 渐进式神经网络

ProgressiveNNProgressiveNN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的。思路就是说我不能忘记第一个任务的网络,同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务。为了不忘记之前的任务,他们的方法简单暴力:对所有的之前任务的网络,保留并且fix,每次有一个新任务就新建一个网络(一列)。而为了能使用过去的...

【神经网络】Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks

      用神经网络来降维、之前降维用的方法是主成分分析法PCA,找到数据集中最大方差方向。(附:降维有助于分类、可视化、交流和高维信号的存储)这篇paper提出了一种非线性的PCA 的推广,通过一个小的中间层来重构高维输入向量,训练一个多层神经网...
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