摘要: 包括记忆在内的所有生物神经功能,都存储在神经元及其之间的连接上。 神经网络中关于学习的过程是 神经元之间建立新的连接或对已有连接进行修改的过程。 神经网络的起源:M-P模型 是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。 同时研究证明了神经网络可以模拟任何复杂的函数, 双隐层感知 阅读全文
posted @ 2017-05-15 20:07 machineLearning 阅读(432) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: How to Encourage Your Child's Interest in Science and Tech This week’s Ask-A-Data-Scientist column is from a parent on how to encourage their child in 阅读全文
posted @ 2017-05-09 09:54 machineLearning 阅读(411) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: After some thought, I do not believe that pooling operations are responsible for the translation invariant property in CNNs. I believe that invariance 阅读全文
posted @ 2016-10-24 11:23 machineLearning 阅读(3348) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 学习RCNN系列论文时, 出现了感受野(receptive field)的名词, 感受野的尺寸大小是如何计算的,在网上没有搜到特别详细的介绍, 为了加深印象,记录下自己对这一感念的理解,希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。 1 感受野的概念 在卷积神经网络中,感受野的定义是 卷积神经网络每一 阅读全文
posted @ 2016-10-11 10:08 machineLearning 阅读(43100) 评论(0) 推荐(5) 编辑
摘要: 实现神经网络功能时,为了计算效率考虑,可以通过向量化的方式实现。向量化实现反向传播的话,求梯度时就要涉及到矩阵的求导,学校里根本没有学习过这个概念,所以在学习cs31n时,对反向传播求梯度时的代码很是疑惑,不理解矩阵为什么需要进行转置。查看matrix cookbook这本书也没有解决我的疑惑。后来 阅读全文
posted @ 2016-09-07 15:19 machineLearning 阅读(1672) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证;本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程。 阅读全文
posted @ 2016-08-17 16:36 machineLearning 阅读(21801) 评论(28) 推荐(2) 编辑
摘要: http://blog.csdn.net/hjimce?viewmode=contents http://blog.csdn.net/surgewong?viewmode=contents 阅读全文
posted @ 2016-07-18 20:00 machineLearning 阅读(254) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 积累记录一些视觉实验室,方便查找 1. 多伦多大学计算机科学系 2. 普林斯顿大学计算机视觉和机器人实验室 3. 牛津大学Torr Vision Group 4. 伯克利视觉和学习中心 Prof. Trevor Darrell CS280 Computer Vision Object Detecti 阅读全文
posted @ 2016-06-22 15:02 machineLearning 阅读(348) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: A Full Hardware Guide to Deep Learning 阅读全文
posted @ 2016-06-22 14:19 machineLearning 阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: YOLO detection darknet框架使用 YOLO 训练自己的数据步骤,宁广涵详细步骤说明 阅读全文
posted @ 2016-04-27 16:16 machineLearning 阅读(1179) 评论(0) 推荐(0) 编辑