小鬼柯南

一、网络结构经典的BP网络，其具体结构如下：请特别注意上面这个图的一些符号说明，如下：二、学习算法1、信号的前向传递过程请特别注意上述公式中的下标，这里，权值矩阵包含了神经元节点本身的偏置，所以权值矩阵多了一列。2、误差反向传导过程三、小结

转载：http://blog.youkuaiyun.com/u011964544/article/details/37960807?locationNum=8&fps=1目录：一、概述二、背景三、人脑视觉机理四、关于特征4.1、特征表示的粒度4.2、初级（浅层）特征表示4.3、结构性特征表示4.4、需要有多少个

DeepLearnToolbox的源码，test_example_DBN.m: 测试代码[cpp] view plain copy function test_example_DBN  load ../data/mnist_40000_10000;  addpath('../DBN');  addpath('.

一、ANN与DNN区别1、ANN与DNN背景       传统的神经网络，也称为浅层神经网络SNN（shallow nerual network）。Deep Learning中重点研究的是深层神经网络，也称为DNN（Deep neural network，其中D是Deep的缩写。无论是SNN还是DNN都属于一类人工神经网络ANN。DNN也是机器学习（machine lear

“深度学习”学习笔记之深度信念网络  本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1) 其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2) 这个基本结构如何组成深度信念网络。 本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。如果有愿意深入了解受限玻尔兹曼机、深度信念网络的，想对

目录(?)[+]MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看Git中的README。deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性，学习起来，让人有种酣畅淋漓的感觉。邓侃博士于今年 2 月 20 日起，在新浪微博上召集志愿者

来自：http://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/41596663             http://blog.youkuaiyun.com/u013007900/article/details/51381084?locationNum=8&fps=1概述起源卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的，是为识别二维形状而设计的

和以前的习惯一样，只举典例，然后给程序和运行结果进行说明。问题背景是：给定某地区20年的数据，6列，21行，第一列值为年份，第二列为人数，第三列为机动车数量，第四列为公路面积，第五列为公路客运量，第六列为公路货运量，这20年是1990年到2009年，现在给我们2010和2011年，第二、三和四列的数据，让我们用BP网络预测该地区2010年和2011年公路的客运量和公路货运量，也就是

Deep Learning论文笔记之（五）CNN卷积神经网络代码理解3057249445@qq.com 转载：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/9993743?locationNum=11&fps=1         自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样

3057249445@qq.com自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下，一方面在整理过程中，自己的理解也会更深，另一方面也方便未来自己的勘察。更好的还可以放到博客上面与大家交流。因为基础有限，所以对论文的一些理解可能不太正确，还望大家不吝指正交流，谢谢。