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机器学习资料：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/category/1333962Deep Learninghttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/category/1387932论文笔记之（一）K-means特征学习http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/arti

概述卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功，在国际标准的ImageNet数据集上，许多成功的模型都是基于CNN的。CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于，避免了对图像复杂的前期预处理过程（提取人工特征等），可以直接输入原始图像。图像处理中，往往会将图像看成是一个或

上篇博文主要是TensorFlow的一个简单入门，并介绍了如何实现Softmax Regression模型，来对MNIST数据集中的数字手写体进行识别。然而，由于Softmax Regression模型相对简单，所以最终的识别准确率并不高。下面将针对MNIST数据集构建更加复杂精巧的模型，以进一步提高识别准确率。深度学习模型TensorFlow很适合用来进行大规模的

TensorFlow 简介TensorFlow是Google在2015年11月份开源的人工智能系统（Github项目地址），是之前所开发的深度学习基础架构DistBelief的改进版本，该系统可以被用于语音识别、图片识别等多个领域。官网上对TensorFlow的介绍是，一个使用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的开源软件库。数据流图中的节点，代表数值

错误提示：python TypeError: Expected int32, got list containing Tensors of type '_Message' instead.错误原因：tensorflow版本的问题：tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前)tf.stack(tensors, axis=

Windows上安装Tensorflow参考博客： http://blog.youkuaiyun.com/u013713117/article/details/54616460第一种安装方式：使用Pip1： 安装python3.5.x2： 升级 pippython -m pip install --upgrade pip3：安装tenso

深度学习自动编码器如何有效应对维数灾难（转载）36大数据专稿，原文作者：Nikhil Buduma 本文由1号店-欧显东编译向36大数据投稿，并授权36大数据独家发布。转载必须获得本站及作者的同意，拒绝任何不标明作者及来源的转载！　　对许多机器学习研究者来说，自动编码(Autoencoders)是一个非常激动人心的无监督学习方法，他们取得的进展已经超过了数十年的

(转载)Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）http://blog.youkuaiyun.com/caicai_zju/article/details/49909017http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8775360(转载)Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）ht

DeepLearning4J入门——让计算机阅读《天龙八部》原文网址：   http://blog.youkuaiyun.com/a398942089/article/details/51970691很早在实验室就看见钱宝宝用Google的Word2Vector来阅读《天龙八部》并找出与指定词最相关的几个词，最近正好学习新出的深度学习开源项目DeepLearning4J，于是就

上篇博文主要对CNN的基本网络结构及连接方式做了简单的介绍，还介绍了一个界内经典的LeNet-5模型。下面重点介绍CNN模型的训练过程/参数学习，在阅读本文之前，最好需要有以下方面的预备知识：神经网络基础（网络结构，前向/后向传播方式，激活函数等）；基础的最优化求解方法（梯度法，牛顿法等）；机器学习基础神经网络模型常用于处理有监督学习的问题，例如分类问题，CNN也不例外。模型需