Unity_学习笔记整理

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（六）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）

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zhoubl668·2013-08-16 18:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（六）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

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zhoubl668·2013-08-16 18:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）

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awk

阅读更多Awk学习笔记整理：Jimsof肥肥世家Copyright©2004本文遵从GPL协议，欢迎转载、修改、散布。
keny_keny·2013-08-01 22:00

awk

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keny_keny·2013-08-01 22:00

Awk学习笔记

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Sasoritattoo·2013-07-17 10:00

pyramid学习笔记整理

frompyramid.configimportConfiguratorfrompyramid.responseimportResponsefrompyramid.viewimportview_config@view_config(route_name='test') defstring_response_adaptr(request): response=Response('hello') re
浅夏·2013-07-12 11:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列

声明：1）该DeepLearning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。3）本人才疏学浅，整理总结的时候难免出错，还望各位前辈不吝指正，谢谢。4）阅读本文需要机器学习、计算机视觉、神经网
chinaliping·2013-07-04 13:12

Python学习笔记整理(十一)python的while和for循环

while语句，提供了编写通用循环的一种方法，而for语句是用来遍历序列对象内的元素，并对每个元素运行一个代码块。break,continue用在循环内，跳出整个循环或者跳出一次循环。一、while循环1、一般格式格式：首行以及测试表达式，有一列或多列缩进语句的主体以及一个选用的else部分（控制权离开循环时而没有碰到break语句时会执行）python会一直计算开投的测试，然后执行循环主体内的语
xbw673009796·2013-06-19 15:00

[置顶] Ext.Net 1.X _德仔铁观音学习笔记整理

1.配置及简单布局2.常用组件介绍   2.1 Dropdownlist结合TreePanel (checkbox)   2.2 模拟进度条   2.3 上传文件   2.4TabPanel基本用法     2.4.1 TabPanel基本用法    2.4.2 控制最多可以打开N个页面   2.5 执行后台程序提示等待信息,运行完毕消失   2.6 遍历清空ext.nettextbox控件   
david_520042·2013-05-02 08:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）

转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8782018十、总结与展望1）Deeplearning总结     深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在（隐含）分布的多层（复杂）表达的算法。换句话来说，深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征。高层次特征，一是指该特征可以分级（层次）地依赖其他特征，例如：对于机器视觉，深度学习算法从
lucky_greenegg·2013-04-30 00:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之常用模型（四、五、六、七）

转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524九、DeepLearning的常用模型或者方法9.1、AutoEncoder自动编码器       DeepLearning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得
lucky_greenegg·2013-04-29 23:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775518好了，到了这一步，终于可以聊到Deeplearning了。上面我们聊到为什么会有Deeplearning（让机器自动学习良好的特征，而免去人工选取过程。还有参考人的分层视觉处理系统），我们得到一个结论就是Deeplearning需要多层来获得更抽象的特征表达。那么多少层才合适呢？用什么架构
lucky_greenegg·2013-04-29 23:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）

转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775488因为我们要学习的是特征的表达，那么关于特征，或者说关于这个层级特征，我们需要了解地更深入点。所以在说DeepLearning之前，我们有必要再啰嗦下特征（呵呵，实际上是看到那么好的对特征的解释，不放在这里有点可惜，所以就塞到这了）。 四、关于特征       特征是机器学习系统的原材料，对
lucky_greenegg·2013-04-29 23:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）

转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360一、概述      ArtificialIntelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开
lucky_greenegg·2013-04-29 23:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）

接上 十、总结与展望1）Deeplearning总结     深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在（隐含）分布的多层（复杂）表达的算法。换句话来说，深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征。高层次特征，一是指该特征可以分级（层次）地依赖其他特征，例如：对于机器视觉，深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达，例如边缘检测器，小波滤波器等，然后在这些低层次表达的基础上再建立表
·2013-04-26 12:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）

接上 9.5、ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络      卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别
·2013-04-26 12:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（六）

接上 注：下面的两个DeepLearning方法说明需要完善，但为了保证文章的连续性和完整性，先贴一些上来，后面再修改好了。 9.3、RestrictedBoltzmannMachine(RBM)限制波尔兹曼机    假设有一个二部图，每一层的节点之间没有链接，一层是可视层，即输入数据层（v)，一层是隐藏层(h)，如果假设所有的节点都是随机二值变量节点（只能取0或者1值），同时假设全概率分布p(v
·2013-04-26 12:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）

接上 9.2、SparseCoding稀疏编码      如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利用线性代数中基的概念，即O=a1*Φ1 +a2*Φ2+….+an*Φn，Φi是基，ai是系数，我们可以得到这样一个优化问题：Min|I–O|，其中I表示输入，O表示输出。       通过求解这个最优化式子，我们可以求得系数ai和基Φi，这些系数和基就是输入的另外一种近似表达。       因此
·2013-04-26 12:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）

接上 九、DeepLearning的常用模型或者方法9.1、AutoEncoder自动编码器       DeepLearning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征。自动
·2013-04-26 12:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

接上       好了，到了这一步，终于可以聊到Deeplearning了。上面我们聊到为什么会有Deeplearning（让机器自动学习良好的特征，而免去人工选取过程。还有参考人的分层视觉处理系统），我们得到一个结论就是Deeplearning需要多层来获得更抽象的特征表达。那么多少层才合适呢？用什么架构来建模呢？怎么进行非监督训练呢？ 五、DeepLearning的基本思想      假设我们
·2013-04-26 12:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）

接上       因为我们要学习的是特征的表达，那么关于特征，或者说关于这个层级特征，我们需要了解地更深入点。所以在说DeepLearning之前，我们有必要再啰嗦下特征（呵呵，实际上是看到那么好的对特征的解释，不放在这里有点可惜，所以就塞到这了）。 四、关于特征       特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那
·2013-04-26 12:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）

  一、概述      ArtificialIntelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。      图灵（图灵，大家都知道吧。计算机和人工智能的
·2013-04-26 12:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列[email protected]://blog.csdn.net
dym123_dym·2013-04-12 11:34

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