一: 软件安装（安装路径均默认）首先安装pycharm
再安装VS2012
继续安装Git（后面需要用git指令安装theano keras）
接下来安装Anaconda（需要配置环境变量，后面说）
打开pycharm，使用pycharm安装pip，指定版本为1.2.1（需要配置环境变量，后面说）
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Part 2 : Deep Networks： Modern Practices本书的这部分内容主要介绍一些已经有实际应用的深度学习方法。
深度学习拥有很长的历史，也有宏大的愿景。一些深度学习方法尚未成熟，充满野心的目标也尚未实现，这些待发展的深度学习分支将在本书的最后一部分讨论。
这部分讨论那些早
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-Chapter 16: Representation Learning什么是好的Representation？有很多种可能的答案，这也是一个在以后的研究中还需要进行探索的问题。在本书中，我们给Representation下的定义则是Representation Learning能够使加下来的Lea
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整理了平时自己用到的一些DL的资源
网站
deeplearning.net
UFLDL
机器学习日报
kaggle winner solution
斯坦福人工智能实验室课程列表+ppt
强化学习资料汇总
机器学习资料汇总
卷积网络Trick
卷积网络Trick-English
OpenCV(pyth
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一：下载hexohexo需要两个依赖项：
Node.js
Git
安装完上面两个依赖项之后，运行以下命令进行安装（右键，点击git bash）：
$ npm install -g hexo-cli
二：部署在本地进入本地文件夹，运行以下命令：
$ hexo init
$ cd
$ np
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原文 ：Classifying plankton with deep neural network
code：code
作者在这次的比赛中获得了一等奖，team name是Deep Sea
概要
1）介绍
2）预处理和data augmentation
3）network 结构
4）模型训练
5）非
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本次UFLDL练习大致流程：
通过对标记为5-9的数字图像进行self-taught特征提取（笔画特征），获得特征参数opttheta。
use opttheta to obtain a（2） which represente the labeled input data.
Training and
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接着上一篇的内容
Training1）validation我们使用分层抽样（stratified sampling）的方法，将已标注的数据集分出10%作为验证集（validation）。由于数据集过小，我们在验证集上的评估受到噪声的影响比较大，因此，我们也在排行榜上的其他模型上测试了我们的验证集。
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接着上一篇的内容
model averaging我们将多个模型融合的结果作为最后提交的内容
1）Test-time augmentation对于每一个单独的模型，我们使用不同的augmentation得到不同的预测结果，然后将这些结果融合，这对performence的提升有很大的帮助。我们将Test
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When should we use fine-tuning?It is typically used only if you have a large labeled training set; in this setting, fine-tuning can significantly impr
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