hzq20081121107的专栏

本神经网络为3层结构，一个输入层（N0N个神经元）+一个隐层（N1N个神经元）+一个输出层（N2N个神经元）cuda加速为神经网络的3大主要计算部分   神经元输入计算，神经元错误计算，神经权重调整#include#include #include#includeusing namespace std;#define N0N 3#define N1N 2#def

卷积神经网络的代码：C++代码：代码来源及代码介绍：http://www.codeproject.com/Articles/16650/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi原工程应该是用vc6.0写的，我的编译环境是vs2010，默认转换之后会有报错。错误为：Error 1 error CVT1100: dup

来自 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/SO, HOW DOES ANY OF THIS APPLY TO NLP?Instead of image pixels, the input to most NLP tasks are sentences or

神经网络和卷积神经网络的理解与工作：http://pan.baidu.com/s/1jG1gzPkor http://wenku.baidu.com/view/9ae538a14028915f814dc246.html我对CNN matlab 代码的详细解析：http://wenku.baidu.com/view/65344686102de2bd9605886e.htmlor http://pan.baidu.com/s/1sjJjftz我在网上看过一些博客，和一些论文，尝试着自己去实现CNN

关于深度学习的一些个人浅见：     深度学习通常是训练深度（多层）神经网络，用于模式识别（如语音、图像识别）；深度网络 指是具有深层（多层）网络结构的神经网络。     深层网络由于神经元多，参数多，拟合表现能力强，有表现欲解决复杂问题的能力。     但是深度网络存在很多局部最优解，深度网络的训练容易停留在局部最优上，初始参数的选择对网络最终收敛在那个位置有很大的影响。

识别滑倒等动作、识别微笑等表情，都可认为是时间序列的识别。从视频中提取连续的若干帧（与动作的时间，帧率相关），比如滑到需要1秒，在视频中会占用连续的10帧，那么滑到动作识别的cnn模型的输入可以为10张图片。网络结构可以这样：

网络共分为三层，输入层，隐层，输出层。单元数分别为N0N，N1N，N2N//头文件网络需要的数据结构#include #include #include "cv.h"#include "highgui.h"#include #include #include #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/objdet

神经网络neural network，是生物科学和信息科学交叉的产物。用计算机模拟人脑的工作过程，完成分类识别的任务。这里我们先感性的介绍神经网络及其训练过程，然后数学推导这个过程。一个神经元和其它神经元连接：一个神经元通常和若干个神经元相连

attention解决序列对齐问题alignment 理解是关键，e（ij） 计算了decoder一步S（i-1）与encoder一步H（j）的关联度我的理解：https://wenku.baidu.com/view/569a62003a3567ec102de2bd960590c69fc3d87ctensorflow代码解析参考：https://cuiqingcai.com...