在古老的CNN方法出现以后，并不能适用于图像中目标检测。20世纪60年代，Hubel和Wiesel(百度百科 )在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。参...

原文连接：MxNet和Caffe之间有什么优缺点一、前言：Minerva: 高效灵活的并行深度学习引擎不同于cxxnet追求极致速度和易用性，Minerva则提供了一个高效灵活的平台让开发者快速实现一个高度定制化的深度神经网络。Minerva在系统设计上使用分层的设计原则，将“算的快”这一对于系...

前言：经过尝试过几次Caffe，theano，MxNet之后，很长时间没有进行caffe的更新，此次在Ubuntu16.04下安装Caffe，折腾了一天时间，终于安装成功。参考链接：Caffe+UbuntuKylin14.04_X64+CUDA 6.5配置一 配置CUDA8.0既然使用了最新...

深度学习为深度神经网络机器学习。07年最先引起注目的是DNN，在语音识别上有突出的表现；深度CNN在机器视觉领域的超常表现引领模式识别领域科学界和工业界的潮流，基于图像数据本身的二维结构天然适合CNN处理；RNN对时序和变长数据的处理优势促使语音识别和视频分析又有较大发展；此外可应用于增强学习的新的深度网络形式可以完成游戏策略训练过程，提...

几乎每一次神经网络的再流行，都会出现：推进人工智能的梦想之说。前言：Marr视觉分层理论 Marr视觉分层理论（百度百科）：理论框架主要由视觉所建立、保持、并予以解释的三级表象结构组成，这就是: a.基元图(the primal sketch)—由于图像的密度变化可能与物体边界这类具体的物理性质相对应，因此它主...

原文连接：MxNet和Caffe之间有什么优缺点一、前言：Minerva: 高效灵活的并行深度学习引擎不同于cxxnet追求极致速度和易用性，Minerva则提供了一个高效灵活的平台让开发者快速实现一个高度定制化的深度神经网络。Minerva在系统设计上使用分层的设计原则，将“算的快”这一对于系...

终于找到ML日报的微信链接，抄之......................................请拜访原文链接：【谷歌机器翻译破世界纪录】仅用Attention模型，无需CNN和RNN。评价：NTM的成熟体DNC竟然达到了这种能力，不知道进化成完全体会是什么样子。竟然在机器翻译的准确率上超过了已经公布的所有模型，不愧...

参考：论文把DL的非监督学习映射为群，是为轨道——稳定集理论。DL的群映射：轨道——稳定集理论《The Group theoretic perspective on unSupervised-DeepLearning》参考：http://en.wikipedia.org/wiki/Group_...

深度学习为深度神经网络机器学习。07年最先引起注目的是DNN，在语音识别上有突出的表现；深度CNN在机器视觉领域的超常表现引领模式识别领域科学界和工业界的潮流，基于图像数据本身的二维结构天然适合CNN处理；RNN对时序和变长数据的处理优势促使语音识别和视频分析又有较大发展；此外可应用于增强学习的新的深度网络形式可以完成游戏策略训练过程，提...

几乎每一次神经网络的再流行，都会出现：推进人工智能的梦想之说。前言：Marr视觉分层理论 Marr视觉分层理论（百度百科）：理论框架主要由视觉所建立、保持、并予以解释的三级表象结构组成，这就是: a.基元图(the primal sketch)—由于图像的密度变化可能与物体边界这类具体的物理性质相对应，因此它主...