[论文标题]Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network (2016 ISET) [论文作者]Xiaoxuan Shen, Baolin Yi*, Zhaoli Zhang,Jiangbo Shu, and Hai Liu [论文链接]Paper(5-pages // Double column) <札记非FY> [摘要] 自动学习资源推荐已经成为一个越来…

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

Deep Learning: Assuming a deep neural network is properly regulated, can adding more layers actually make the performance degrade? I found this to be really puzzling. A deeper NN is supposed to be more powerful or at least equal to a shallower NN. I…

需求说明:深度学习FPGA实现知识储备 来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅. 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一…

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3…

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3…

树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning 2018-04-17 08:32:39 看_这是一群菜鸟 阅读数 1906  收藏 更多 分类专栏: 论文解读   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_24305433/article/details/79856672 一.…

I am using pybrain on my Linuxmint 13 x86_64 PC. As what it is described: PyBrain is a modular Machine Learning Library for Python. Its goal is to offer flexible, easy-to-use yet still powerful algorithms for Machine Learning Tasks and a variety of p…

一. 引出主题¶ 深度学习领域一直存在一个比较严重的问题——“灾难性遗忘”,即一旦使用新的数据集去训练已有的模型,该模型将会失去对原数据集识别的能力.为解决这一问题,本文提出了树卷积神经网络,通过先将物体分为几个大类,然后再将各个大类依次进行划分.识别,就像树一样不断地开枝散叶,最终叶节点得到的类别就是我们所要识别的类. 二.网络结构及学习策略¶ 1. 网络结构 Tree-CNN模型借鉴了层分类器,树卷积神经网络由节点构成,和数据结构中的树一样,每个节点都有自己的ID.父亲(Parent)及孩子…

前面Andrew Ng的讲义基本看完了.Andrew讲的真是通俗易懂,只是不过瘾啊,讲的太少了.趁着看完那章convolution and pooling, 自己又去翻了翻CNN的相关东西. 当时看讲义时,有一点是不太清楚的,就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling,而且第一次的convolution很容易理解,针对一副图像来的,但是经过一次convolution和pooling 后,一副图像变成了好多副特征图(feature map)这时候再进行convolution时,该…