03 2017 档案
摘要：http://jacoxu.com/jacobian矩阵和hessian矩阵/ 1. Jacobian 在向量分析中, 雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵, 其行列式称为雅可比行列式. 还有, 在代数几何中, 代数曲线的雅可比量表示雅可比簇：伴随该曲线的一个代数群, 曲线可以嵌入其中. 它
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摘要：https://www.statlect.com/probability-distributions/multinoulli-distribution3 Multinoulli distribution The Multinoulli distribution (sometimes also cal
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摘要：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44239919 本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲machine learning算法中用得很多的交叉熵代价函数。 1.从方差代价函数
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摘要：Tel-Aviv大学深度学习实验室的Ofir同学写了一篇如何入门深度学习的文章，顺手翻译一下，造福生物信息狗。 人工神经网络最近在很多领域（例如面部识别，物体发现和围棋）都取得了突破，深度学习变得炙手可热。如果你对深度学习感兴趣的话，这篇文章是个不错的起点。 如果你学过线性代数，微积分，概率论和编程
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摘要：Using OpenCV Java with Eclipse http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/java_eclipse/java_eclipse.html Since version 2.4.4 OpenCV support
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摘要：http://www.cnblogs.com/lhj588/archive/2012/01/06/2314181.html 一、安装xlrd模块 到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装，前提是已经安装了python 环境。 二、使用介绍 1、导
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24979135 雷锋网按：在过去的一年中，语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型，提升了语音识别的准确率；Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。
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摘要：http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4414352 SURF算法是SIFT算法的加速版，OpenCV的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导，对于它们其他方面的不同可以
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摘要：转自博客园@编程De： http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_88f0497e0102v79c.html 从神经网络的生物模型说起 转自博客园@编程De： htt
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摘要：http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习，多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征（ representations）。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域（比如，药物发现以及基因组学）的技术发展。利用反向传播算法（ba
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摘要：http://blog.pluskid.org/?p=533 总觉得即使是“浅谈”两个字，还是让这个标题有些过大了，更何况我自己也才刚刚接触这么一个领域。不过懒得想其他标题了，想起来要扯一下这个话题，也是因为和朋友聊起我自己最近在做的方向。Manifold Learning 或者仅仅 Manifol
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摘要：来源 |《连线》 编译整理 | 量子位 若朴 神经网络横扫硅谷如卷席，各式各样的人工智能(AI)已经潜入各式各样的互联网服务之中。不过就算神经网络已经能轻松的认出猫咪的图片，但仍然有很多不足之处，所以一些人怀疑目前人工智能的模式识别系统，是否是一种先进、可靠的AI发展之路。 无论是Facebook的
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摘要：http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接：https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专
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摘要：java神经网络组件Joone、Encog和Neuroph https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j http://muchong.com/html/201611/10796085.html Comparing Neural Networks
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