三年一梦

摘要： CNN很多概述和要点在CS231n、Neural Networks and Deep Learning中有详细阐述，这里补充Deep Learning Tutorial中的内容。本节前提是前两节的内容，因为要用到全连接层、logistic regression层等。关于Theano：掌握共享变量，下 阅读全文

摘要： Multilayer perceptron：多层感知器 本节实现两层网络（一个隐层）作为分类器实现手写数字分类。引入的内容：激活函数（双曲正切、L1和L2正则化）、Theano的共享变量、grad、floatX等。损失函数和错误率沿用了上一节的LogisticRegression类。本节没有使用反向 阅读全文

摘要： Deep Learning Tutorial 由 Montreal大学的LISA实验室所作，基于Theano的深度学习材料.Theano是一个python库，使得写深度模型更容易些，也可以在GPU上训练深度模型。所以首先得了解python和numpy。其次，阅读Theano basic tutori 阅读全文

摘要： tensor:高维数组，T 里面其实有scalar （一个数据点），vector (向量），matrix (矩阵），tensor3 (三维矩阵)，tensor4 （四位矩阵）这些都落入tensor的范畴。 dscalar:不是一个类，是一个TensorVariable实例。 特别的，T.dscala 阅读全文

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摘要： 题目：Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks（2016CVPR） 摘要：文中提出了一种高精度处理单幅超分辨（HR）图像的方法。用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类 阅读全文

摘要： 论文:Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution 摘要： 提出网络DRCN：deeply-recusrive convolutional network.特点：增加递归层可在不引入额外卷积层（引入新参数）的情况下 阅读全文

摘要： 主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。这里以处理自然图像为例作解释。 1.计算协方差矩阵： 按照通常约束，x为特征变量，上边表示样本数目，下标表示特征数目。这里样本数为m。 阅读全文