原创 CNN的新進展（1）
本文將從三個方面來介紹： 1. CNN網絡結構的改善優化； 2. CNN網絡訓練中更快的計算方法； 3. CNN在各個領域的最新應用； 1. CNN網絡結構的改善優化之Conv層； CNN典型的網絡結構和單元包括：卷積層、池化
2018-09-04 21:45:56
原创 Which GPU(s) to Get for Deep Learning（譯文）
當我們在DL中運用GPU進行運算時，它所能帶來的速度上的提升一次又一次的使我們感到震驚：其運算速度一般比CPU快10倍，而在更復雜的問題上會快20倍。利用GPU你能更快地去實踐新的想法、算法和實驗，並且能及時得到反饋，知道哪些方法有作用，
2018-09-04 21:45:56
原创 Batch Normalized Recurrent Neural Networks
本文探討了BN算法在RNN中的作用。在FNN中BN的使用使得網絡收斂更快，但本文實驗發現，若把BN放在隱含層之間，並不能提高收斂速度，而將其放在輸入層和隱含層之間時可以加速收斂，但泛化能力並未得到提高。 我們先來看看文中提及的一些知識點。
2018-09-04 21:45:55
原创 論文筆記（3）You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection
本文旨在實現圖像中的物體檢測，和之前的R-CNN不同的是，它利用一個單一的CNN，完成了在整個圖像上bounding box和類別概率的預測。這既使得它可以實現end-to-end的優化，同時也提高了框架的速度。 基於R-CNN的框架，都
2018-09-04 21:45:54
原创 neural network and deep learning(筆記二)
第二章：BP算法詳解 首先需要理解的是權值的含義，wji是連接L-1層的第i個神經元和L層第j個神經元的權值。同時輸入層和輸出層不存在偏置。由下邊公式可知，權值角標的安排是爲了更直觀的看到上一層的作爲下一層的輸入。L-1爲0時激活值就是輸
2018-09-04 21:45:54
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原创 Paper read weekly(one)
其實每週boss都會在周例會上給算法組的每個人留一個下週發散任務。最近更是和DeepMind死磕上了。。。基本上是出一篇讀一篇，出一堆，全組人都上的節奏。 這不，老闆一下子給我安排了兩篇。。。 吐槽完畢。 最近又出了一篇單目深度估計（
2018-09-04 21:45:49
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