摘要：
前言： 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 23:18
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好久没有写 blog 了，一来是 blog 下线一段时间，而租 DreamHost 的事情又一直没弄好；二来是没有太多时间，天天都跑去实验室。现在主要折腾 Machine Learning 相关的东西，因为很多东西都不懂，所以平时也找一些资料来看。按照我以前的更新速度的话，这么长时间不写 blog ... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 23:15
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摘要：
本文是“支持向量机系列”的第一篇，参见本系列的其他文章。支持向量机即Support Vector Machine，简称 SVM 。我最开始听说这头机器的名号的时候，一种神秘感就油然而生，似乎把 Support 这么一个具体的动作和 Vector 这么一个抽象的概念拼到一起，然后再做成一个 Machi... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 23:14
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涉及问题：1.每个图如何卷积：（1）一个图如何变成几个？（2）卷积核如何选择？2.节点之间如何连接？3.S2-C3如何进行分配？4.16-120全连接如何连接？5.最后output输出什么形式？①各个层解释： 我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 23:10
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人脸验证算法Joint Bayesian详解及实现（Python版）Tags： JointBayesian DeepLearning Python本博客仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。还望各位看官能够见谅，欢迎批评指正。博客虽水，然亦博主之苦劳也。如对代码有兴趣的请移步我的Github... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 23:09
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本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Multilayer Perceptron，如果你想详细了解多层感知机算法，可以参考：UFLDL教程，或者参考本文第一部分的算法简介。经详细注释的代码：放在我的github地址上，可下载。一、多层感知机（ML... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 23:07
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Stochastic Gradient Descent (SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:Learning Rate 学习率Weight Decay 权值衰减Momentum 动量Learning Rate Decay 学习率衰减再此之... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 23:04
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理解dropout注意：图片都在github上放着，如果刷不开的话，可以考虑FQ。转载请注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443开篇明义，dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 23:03
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首先PO上主要Python代码(2.7), 这个代码在Deep Learning上可以找到. 1 # allocate symbolic variables for the data 2 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch 3 ... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 23:02
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摘要：
一、多层感知机MLP1、MLP概述对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layer Multi-Layer Perceptron, MLP)，可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器，这个特殊的Logistic回归分类器首先通过一个非线性变换Φ(non-linear ... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 23:00
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