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RSS订阅原创 关于生物信息学
最近在做一个项目，用计算机的算法解决生物基础研究中的问题。做完之后写了一篇论文，写论文之中发现了一些问题。 首先，论文的贡献点存在矛盾： 1、从计算机角度很难归纳创新点。这个项目虽然是解决生物基础研究的问题，但是实际上它只是提供了一个工程学上的解决方案，谈不上“科学”。若论计算机的角度，因为没有什么算法上的优化，所以也谈不上“创新”。这就让这篇文章很尴尬了。 2、从应用的角度确实是有贡献的。...
2018-11-15 08:06:30
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转载 全连接层
一直不是很了解CNN的全连接层，看了几个博客，总结一下，供日后参考。 说道全连接层，就需要提到CNN的两个特征。 1. 稀疏链接 m-1与m层相连时，m层的一个结点只与其中的三个结点相连，没有全部连接。图中完成了m-1到m+1的非线性特征编码。因此下一层的每个结节只提取了局部特征。 2. 权值共享 每个颜色的权重是相同的。两个理由：重复单元能够对特征进行识别，而不考虑它在可视域中的
2017-02-23 12:09:50
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翻译 VGG Convolutional Neural Networks Practical 学习笔记
一共分为五个部分： 1、基础CNN，如ReLU、卷积、池化、标准化处理； 2、负反馈、偏导； 3、通过一个小的CNN模型介绍训练数据、标签、图像预处理、下降梯度等 4、可以识别字母的CNN。涉及数据预处理、初始化网络、训练和验证CNN、对特征的可视化、对model的应用\mini-batch数据的构建，以及data jitter; 5、是我最关心的pretrained model，用此m
2016-11-28 16:31:59
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空空如也
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