上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加CNN的旋转、平移、缩放、剪裁性。为什么要做这个很奇怪的结构呢？原因还是因为CNN不够鲁棒，比如把一张图片颠倒一下，可能就不认识了（这里...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、机器学习技术感兴趣的同学加入。今天具体介绍一个GoogleDeepMind在15年提出的SpatialTransformerNetworks，相当于在传统的一层Convolution...

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前面两篇介绍了SOM的基本概念和算法，第一部分，第二部分，本篇具体展开一下应用中的一些trick设定。输出层设计输出层神经元数量设定和训练集样本的类别数相关，但是实际中我们往往不能清除地知道有多少类。如果神经元节点数少于类别数，则不足以区分全部模式，训练的结果势必将相近的模式类合并为一类；相反，如果神经元节点数多于类别...

上一篇介绍了一些自组织神经网络的基本概念，第一部分，这一篇讲下SOM的概念和原理，是本文的第二部分。1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的...

自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizingfeatureMap)，第一部分自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizingfeatureMap)，第二部分自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizingfeatureMap)，第三部分本文详细...

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。...

前段时间架构让我弄日志埋点，因为其他工作不断延期，而且到现在也没给明确的需求，这里自己手写一套简单的日志埋点：第一步：引入依赖<!--aop--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><arti...

原文：http://zijan.iteye.com/blog/911102用Unity3D制作基于web的网络游戏，不可避免的会用到一个技术-资源动态加载。比如想加载一个大场景的资源，不应该在游戏的开始让用户长时间等待全部资源的加载完毕。应该优先加载用户附近的场景资源，在游戏的过程中，不影响操作的情况下，后台加载剩余的...

1.华中科技大学计算机学院开放式课程——计算机图形学http://cs.hust.edu.cn/webroot/courses/csgraphics/index.php2.深入Stage3D_7yuehttp://www.docin.com/p-441626638.html3.adobe官方教程http://www.a...

1.下载WindowsLiveWriterhttp://www.microsoft.com/zh-cn/download/confirmation.aspx?id=86212.安装WindowsLiveWriter3.设置WindowsLiveWriter1,菜单栏===>工具===>帐户2,点击右边的添加...

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