使用原始CNN 不同层的特征作为最后SVM的输入使分类性能提升。

深度学习是机器学习的一个主要分支，为了更好的学习深度学习，需要掌握一些基本的机器学习的知识。

分类问题通常分为两类：硬分类和软分类；硬分类：只对样本的“硬性”类别感兴趣，即属于哪个类别；软分类：即得到属于每个类别的概率；这两者的界限往往很模糊，因为即使我们只关心硬类别，我们仍然使用软类别的模型。文章目录1.1.1 分类问题1.1.2 网络架构1.1.3 全连接层的参数开销1.1.4 softmax运算1.1.5 小批量样本的矢量化1.1.6 损失函数1.1.7 信息论基础1.1.8 模型预

在学习深度神经网络之前，需要了解神经网络训练的基础知识。 包括：定义简单的神经网络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。 为了更容易学习，从经典算法————线性神经网络开始，了解神经网络的基础知识。

目录前言一）查看GPU是否支持CUDN二）下载CUDA三）下载cuDNN四）设置环境变量五）下载并安装Anaconda六）设置TensorFlow工作环境七）确认TensorFlow安装完成前言TensorFlow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief，本文介绍在电脑上安装Te

这项研究中，文章提出了一种新颖的多层CNN架构DeepPhos，以准确预测具有蛋白质序列信息的磷酸化位点。

多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层。

简单介绍线性代数中的基本数学对象、算术和运算，并用数学符号和相应的代码实现来表示它们。

在本文中，我们关注人群定位任务，这是人群分析的一个重要课题。基于回归的方法大多使用卷积神经网络( CNN )对密度图进行回归，在极度稠密的场景中无法准确定位实例，主要原因有两个：1 ) 密度图由一系列模糊的高斯斑点组成；2 ) 密度图的稠密区域存在严重的重叠。为了解决这个问题，我们提出了一种新的用于人群定位任务的聚焦反距离变换(FIDT)地图（）。与密度图相比，FIDT图准确地描述了人员在密集区域

文章提出了DeepPhos，这是一种用于预测蛋白质磷酸化的新型深度学习架构。与多层卷积神经网络不同，DeepPhos由密集连接的卷积神经元网络块组成，可以捕获序列的多种表示形式，通过块内串联层和块间串联层进行最终磷酸化预测。DeepPhos还可用于激酶特异性磷酸化位点预测，不受组，家族，亚科和个体激酶水平的影响，且性能较好。...