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Distributed TensorFlow如果转载请标注出自于Inc_Cool：http://blog.youkuaiyun.com/qq_25073253/article/details/53033978Distributed Tensorflow官方地址：点击进入官方英文文档本文档显示如何创建一个TensorFlow服务器集群，以及如何在该集群中分布一个计算图形。 我们假设你熟悉编写TensorFlow程

《Notes on Convolutional Neural Networks》添加了两幅图片一、介绍         这个文档讨论的是CNNs的推导和实现。CNN架构的连接比权值要多很多，这实际上就隐含着实现了某种形式的规则化。这种特别的网络假定了我们希望通过数据驱动的方式学习到一些滤波器，作为提取输入的特征的一种方法。         本文中，我们先对训练全连接网络

摘要Background：     In the existing supervised hashing methods for images ,an input image is usually encoded by a vector of hand-crafted visual features.         e.g.  Such hand-crafted feature

机器学习初学者入门实践：怎样轻松创造高精度分类网络为了实现我们的目标，我们将训练和应用一个卷积神经网络(CNN)。我们将从实践的角度来接近我们的目标，而不是阐释其基本原理。目前人们对人工智能有很大的热情，但其中很多都更像是让物理学教授来教你自行车技巧，而不是让公园里你的朋友来教你。作者：机器之心|2017-01-06 13:33 收藏  分享

本文对深层神经网络可能存在的致命问题进行了较为详细的阐述，可以帮助避免一些常见的坑。一、Logistic回归、传统多层神经网络1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归线性回归是用于数据拟合的常规手段，其任务是优化目标函数：h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+….θnxn线性回归的求解法通常为两种：解优化多元一次方

1.线性可分1.1 训练好的模型算法复杂度是由支持向量的个数决定的，而不是由数据维度决定的。所以，SVM不太容易产生overfitting。1.2 SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量，即使训练集里面所有非支持向量的点都被去除，重复训练过程，结果仍然会得到完全一样的模型。1.3 一个SVM如果训练得出的支持向量个数比较小，SVM训练出的模型比较容易被泛化。2.线性不可分2.1 利用一个非线性的映

虽然自己装了好多次，由于自己没时间来写blog，今天转载小哥的一篇blog。方便查阅！！！历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译，网上有很多教程，但是某些步骤并没有讲解详尽，导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题，尤其对于新手而言更是欲哭无泪，在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来，尽量详尽清楚明白，避免后来小白重蹈覆辙。安装硬件： intel

转自：http://geek.youkuaiyun.com/news/detail/203590背景及问题描述深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其标志性事件之一就是计算机算法在Imagenet竞赛中的目标识别准确率已经超过了人类。在学术圈的创新成果爆发式涌现的同时，各大企业也利用深度学习技术，推出了众多图像分析相关的人工智能相关产品及应用系统。这些成果所采用的技术路线，很多都是利用海量