du_mengnan-CSDN博客

原创 Deep learning系列（十五）有监督和无监督训练

介绍了深度学习的发展历程，及在此过程中有监督训练和无监督训练的角色问题。

2015-11-02 19:59:56 26243 2

原创 Deep learning系列（十四）Layer和solver中参数详解

本节对Layer和Solver两个模块中一些重要的参数进行了介绍。

2015-10-30 16:43:56 3048 3

原创 Deep learning系列（十三）Transfer learning 和 caffe Fine-tuning

介绍了Transfer Learning及在用caffe进行微调。

2015-10-29 20:41:44 11577

原创 Deep learning系列（十二）caffe结构解析

通过Lenet的训练，初步了解了caffe的结构，主要包括caffe重要的四个模块：Net，Layers，Blobs和Solver。

2015-10-28 16:57:48 3875

原创 numpy

用python来学习机器学习算法的过程中很大一部分时间是花在数据预处理上，在这个过程中又几乎是在用numpy库来处理数据，因此，掌握好numpy的语法至关重要。下面介绍在使用过程中常用的一些numpy语法。

2015-10-27 09:27:56 2883

原创 git和github在ubuntu上的使用

git是一个应用最广泛的分布式版本控制系统，github是提供远程git仓库托管服务的网站。本文简单介绍git和github在ubuntu上的安装和使用。

2015-10-25 10:36:43 9481 1

原创 pycharm ImportError: No module named caffe

pycharm importerror no module named caffe

2015-10-21 22:20:07 8521 1

原创 Deep learning系列（十一）caffe在ubuntu14.4上的安装

介绍了caffe在ubuntu14.4上的完整安装过程。

2015-10-20 16:28:00 2664

原创 Deep learning系列（十）随机梯度下降

介绍了随机梯度下降法在使用过程中的一些技巧，包括使用动量和在迭代过程中逐步更新学习率。

2015-10-16 20:27:55 23938 1

原创 Deep learning系列（九）目标函数

介绍了神经网络目标函数中的数据项和正则化项的几种构造方式。

2015-10-15 21:14:43 4511

原创 Deep learning系列（八）参数初始化

介绍了在实际应用中，神经网络参数如何进行初始化。

2015-10-15 15:57:44 6522

原创 Deep learning系列（七）激活函数

介绍了三种神经网络激活函数。

2015-10-15 10:35:46 29585

原创交叉验证

通过K重交叉验证进行模型选择或者特征选择，并给出python代码。

2015-10-13 22:20:44 5740 1

原创 deeplearning系列（六）卷积神经网络

实现了一个包含卷积层和池化层的卷积神经网络。

2015-10-13 15:41:35 1542

原创 deeplearning系列（五）实现一个简单的深度神经网络

实现了一个包含两个隐藏层和一个softmax输出层的深度神经网络，训练过程包括逐层贪婪训练和微调两部分。

2015-10-12 15:53:28 16160 1

原创 softmax回归

简要介绍了softmax回归原理，及其代码实现。

2015-10-11 15:59:30 1070

原创 deeplearning系列（四）主成分分析与白化

介绍深度学习常用的数据预处理方法：主成分分析与白化。

2015-10-08 20:42:53 1672

原创 deeplearning系列（三）梯度检验

对计算的梯度值进行梯度检验，确保计算的梯度值是正确无误的。

2015-10-08 15:47:48 7804 2

原创 logistic回归与牛顿法

在logistic回归中使用牛顿法，替代梯度下降法，解决梯度下降法迭代次数太多的问题。

2015-10-04 16:38:44 9781

原创 deeplearning系列（二）自编码神经网络

介绍了一种深度学习 Pre_training技术，即自编码神经网络。

2015-10-02 18:44:23 14410 2

原创 Logistic回归

简单介绍了logistic回归模型的矩阵化训练过程，并给出了python代码实现。

2015-10-01 17:05:07 1619

原创 deeplearning系列（一）浅层神经网络

因为项目的需要，这周开始学习深度学习。为了了解深度神经网络，则需要从浅层网络学起，尤其是通过浅层神经网络的推导，掌握反向传播算法的实现原理。本文以一个3层神经网络为例，对从前向传播到反向传播的整个训练过程进行推导，并给出了python代码实现。

2015-09-30 16:03:06 9648 1

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