独家 | 如何解决深度学习泛化理论
我们可以从最新的关于深度学习“炼金术”的悖论研究中了解一二。
动机
深度学习目前正被用于方方面面。但是，人们经常批评它缺乏一个基础理论，能够完全解释其为什么能如此神奇。最近，神经信息处理系统大会(NIPS)的时间测试奖(Test-of-Time)得主将深度学习比作“炼金术”。
目标检测101：一文带你读懂深度学习框架下的目标检测
ImageNet是在学术界使用的最受欢迎的数据集之一，它由数百万个已分类图像组成，部分数据用于ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。 最近几年来，解决分类问题的模型已经有了超越人类的识别能力，所以分类问题实际上已经被解决了.
反向传播算法推导-全连接神经网络
反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。全连接神经网络（多层感知器模型，MLP），卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）中都有它的实现版本。
内存充裕下的OOM (二), StringBuilder和均摊分析
/*
*author: ahuaxuan
*date: 2010-05-14
*/
介绍:
在前面的一篇文章中http://ahuaxuan.iteye.com/blog/662629, ahuaxuan遇到了一个在内存相对充裕的情况下发生OOM的场景,具体的文章见:
Java大神进阶之路！每一位程序员值得借鉴！
既然励志在java路上走的更远，那就必须了解java的路径。先看图
image.png更加细化的细节如下
一： 编程基础不管是C还是C++，不管是Java还是PHP，想成为一名合格的程序员，基本的数据结构和算法基础还是要有的。