何必浓墨重彩

How should I get started with deep learning? Can someone guide me to Mathematics resources specifically for Deep Learning?https://www.quora.com/Whats-the-most-effective-way-to-get-started-with-Deep-Le

如何使用cmake链接至libcaffe.so库文件[Improved CMake scripts in github]https://github.com/BVLC/caffe/pull/1667给出了使用cmake编译caffe的方法，因此编译之后cmake系统则知道caffed的路径。 这样使用caffe的其他代码构建的时候只需要使用find_package函数就可以说编译链接caffe非常

Introduction这是斯坦福计算机视觉大牛李菲菲最新开设的一门关于deep learning在计算机视觉领域的相关应用的课程。这个课程重点介绍了deep learning里的一种比较流行的模型：Convolutional Neural Networks，简称CNN，主要利用CNN来做visual recognition，或者说是image classification，object recog

原理在查阅文章的开始只注重了使用CNN的SLAM的文献,后来注意到一些RNN的方法也可以借鉴,因此查阅了一下当前使用RNN做三维重建,SLAM等问题的文章,果然存在一些不错的文章. 所以这里介绍首先介绍一下LSTM的原理和方法. LSTM的出发点就二十为了解决RNN中梯度回传的问题:The vanishing gradient problem for RNNs，也就是后面时间的节点对于前面时间的

API 接口首先import pycaffe前向后向操作,处理IO,可视化网络,模型求解,所有的模型数据和参数,这些内容都已经有了接口,因此可以读写.caffe.Net is the central interface for loading, configuring, and running models.caffe.Classifier and caffe.Detector provide c

迁移学习有两种方式,一是卷积网络作为固定的特征提取器.拿到一个预训练好的卷积网络,去掉全连接层,吧其余的部分作为一个特征提取器.alex网络会计算一个4096D的特征向量,称之为cnn codes.有了这些特征很容易训练一个线性分类器. 另外一种方式是fine-tuning卷积网络,是本文主要介绍的内容.该方法中不仅替换掉了顶层的全连接层,而且会改变预训练网络中的权值数据.这里既可以改变全部的网络

首先介绍一些资源 1. The Future of Real-Time SLAM and Deep Learning vs SLAM 2. qura 3. deep learning with robot 4. 深度位姿估计网络方法1 PoseNet:@inproceedings{kendall2015posenet, title={PoseNet: A convolutional n

本文介绍一些典型的深度卷积网络modelmodel zoo in caffe, caffe model zoo wiki net layer num finetuned on dataset image num GoogLe Net 22 Extended Salient Object Subitizing dataset 11k VGG Net 16 i

Transductive Learning：从彼个例到此个例，有点象英美法系，实际案例直接结合过往的判例进行判决。关注具体实践。Inductive Learning：从多个个例归纳出普遍性，再演绎到个例，有点象大陆法系，先对过往的判例归纳总结出法律条文，再应用到实际案例进行判决。从有限的实际样本中，企图归纳出普遍真理，倾向形而上，往往会不由自主地成为教条。在统计学习中，转导推理（Transducti

http://zhoutall.com/archives/579 leveldb是一个Google开发的高性能的字符串类型的K-V存储C/C++类库，其详细介绍可参考主页https://code.google.com/p/leveldb/，下面介绍一下如何在我们的项目中使用leveldb。首先纠正一个常见的理解错误，leveldb是一个C/C++类库，并不是一个数据库，所以leveldb并没有cl

深度网络是一个组合模型，很自然的的表达为工作于数据块的内连集合。caffe定义了一种网络分层模式的模型。网络定义了一种从输入数据至损失自顶向上的完整网络。数据和导数从保存在caffe前后传递的网络中。blob是一个标准的阵列，统一内存接口框架。blob详细的描述了在caffe中的层与网络中信息是如何保存和通信的。blob是实际被处理 传递的数据封装，在此机制下提供cpu和gpu之间的同步功能。数学上

简介目前为止，我们已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用。在有监督学习中，训练样本是有类别标签的。现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合 {x(1),x(2),x(3),…} \{x^{(1)}, x^{(2)}, x^{(3)}, \ldots\} ，其中 x(i)∈Rn x^{(i)} \in \Re^{n} 。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输

layers为创建一个caffe模型，需要首先在protocol 缓存定义文件中定义一个模型结构。 caffe layers 和他们的参数定义在工程的文件caffe.proto，构成protocol buffer definition。vision layers视觉层经常使用图像作为输入输出其他图像。大部分视觉层作用于图像的局部区域产生相应区域的图像输出，其他的层把图像拉成一个向量对待，忽略其中的

正则化是建模，训练以及预测过程中的组成部分，它包括解释训练数据limitation and finiteness.regularization strategies.put extra constraints on a machine learning model, such as adding restrictions on the parameter values.add extra ter

简介如何训练深度网络Deep learning methods aim at learning feature hierarchies with features from higher levels of the hierarchy formed by the composition of lower level features. 在抽象的多个层次自动学习特征允许系统能够学习复杂的函数直接映射

转载至quoraI’m going to try to keep this answer simple - hopefully I don’t leave out too much detail in doing so. To me, the answer is all about the initialization and training process - and this was perh

深度学习阅读笔记(1) chapter 6Learning a Conditional Probability Model 我们可以定义一个损失函数对应一个条件log似然函数，也就是负log似然函数损失函数为： LNLL(fθ(x),y)=−logP(y=y|x=x;θ)\boldsymbol{L}_{NLL}(f_\theta(\boldsymbol{x}),\boldsymbol{y})=

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