說明

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 2015年05月25日    

以前在csdn寫博客，但是csdn常常進不去，因此轉戰博客園，就用了一鍵博客搬家功能,其中諾有版面問題，請來這邊：http://blog.csdn.net/shouhuxianjian

 

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博文導航：

深度學習：

0、從AlexNet開始發展至今的綜述

一、CNN結構綜述

二、CNN可視化綜述

 

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目標檢測：

0、非極大抑制

一、簡單介紹及目標檢測目錄

二、faster r-cnn

三、yolo v1，  yolo v2

四、ssd

五、rfcn

 

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人臉檢測：

0、綜述

一、級聯CNN

二、Multi-view face detection&& MTCNN

三、Hybrid-Resolution

四、Face R-CNN

五、SSH

六、FaceBoxes 

七、S^3FD

八、Face R-FCN

九、PyramidBox 

十、DSFD

 

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人臉識別：

0、綜述

一、MTCNN的人臉對齊方式

二、FaceNet

三、Center Face 

四、L-Softmax Loss

五、L2-Norm Softmax Loss

六、ArcFace

七、MobileFaceNet

八、MobiFace

 

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特徵提取器：

0、目錄及對應參考文獻

一、VGG

二、inception v1(googlenet)，

      inception v2(BN)，

      inception v3，

      inception v4 ;

#在inception v3論文中，做者定義了inception v2 和v3，然而在inception v4論文中，做者又把BN做爲inception v2。

三、ResNet，ResNet V2

四、DenseNet

五、SENet

 

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 PS：神經網絡模型結構zoo 

 

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循環神經網絡：

一、目錄及對應參考文獻

二、簡單的綜述

三、QRNN

四、SRU

 

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 對抗生成網絡：

 一、目錄及對應參考文獻

 二、引言

 三、Vanilla GAN

 四、Improved GAN

 五、EBGAN

 六、LSGAN

 

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Hinton的CSC321課程（完結，待文字潤色）：

一、lecture1-NN的簡介

二、lecture2-NN結構的主要類型的概述和感知機

三、lecture3-線性神經元和算法

四、lecture4-神經網絡在語言上的應用

五、lecture5-對象識別與卷積神經網絡

六、lecture6-mini批量梯度訓練及三個加速的方法

七、lecture7-序列模型及遞歸神經網絡RNN

八、lecture8-RNN的訓練方法之二三

九、lecture9-提升模型泛化能力的方法

十、lecture10-模型的結合與全貝葉斯學習

十一、lecture11-hopfiled網絡與玻爾茲曼機

十二、lecture12-玻爾茲曼機和受限玻爾茲曼機

1三、lecture13-BP算法的討論和置信網

1四、lecture14-RBM的堆疊、修改以及DBN的決策學習和微調

1五、lecture15-自動編碼器、語義哈希、圖像檢索

1六、lecture16-聯合模型、分層座標系、超參數優化及本課將來的探討

 

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Deep Learning：

一、deep learning 的綜述

二、Notes on Convolutional Neural Networks

 

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 Machine Learning：

一、機器學習評判指標

二、KNN-筆記(1)，KNN-筆記(2)

三、線性降維-筆記(1)，線性降維-筆記(2)

四、adaboost-筆記(1)

五、貝葉斯-筆記(1)

六、決策樹-筆記（1）

七、SVM-筆記(1)

八、logistic迴歸和最大熵

九、高斯分佈-筆記(1)；    高斯混合模型

 

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 Clustering：

一、測度

二、評估方法

三、譜聚類

 

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 python：

一、python2.1-原理之瑣碎技巧

二、Python2.2-原理之類型和運算

三、Python2.3-原理之語句和語法

四、Python2.4-原理之函數

五、Python2.5-原理之模塊

六、Python2.6-原理之類和oop（上）

七、Python2.6-原理之類和oop（下）

八、Python2.7-異常和工具

九、

十、

十一、Python3.1-標準庫之Numpy

 

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Theano

一、Theano1.1-安裝

二、Theano2.1.1-基礎知識之準備工做

三、Theano2.1.2-基礎知識之第一步：代數

四、Theano2.1.3-基礎知識之更多的例子

五、Theano2.1.4-基礎知識之圖結構

六、Theano2.1.5-基礎知識之打印出theano的圖

七、Theano2.1.6-基礎知識之在thenao中的求導

八、Theano2.1.7-基礎知識之設置的配置和編譯模式

九、Theano2.1.8-基礎知識之裝載和保存

十、Theano2.1.9-基礎知識之條件

十一、Theano2.1.10-基礎知識之循環

十二、Theano2.1.11-基礎知識之稀疏

1三、Theano2.1.12-基礎知識之使用GPU

1四、Theano2.1.13-基礎知識之PyCUDA、CUDAMat、Gnumpy的兼容

1五、Theano2.1.14-基礎知識之理解爲了速度和正確性的內存別名

1六、Theano2.1.15-基礎知識之theano如何處理shapre信息

1七、Theano2.1.16-基礎知識之調試：常見的問題解答

1八、Theano2.1.17-基礎知識之剖析theano的函數

1九、Theano2.1.18-基礎知識之theano的擴展

20、

2一、

2二、Theano2.1.21-基礎知識之theano中多核的支持

2三、Theano3.1-練習之初步介紹

2四、Theano3.2-練習之數據集及目標函數介紹

2五、Theano3.3-練習之邏輯迴歸

2六、Theano3.4-練習之多層感知機

2七、Theano3.5-練習之深度卷積網絡

2八、

 

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CUDA：

一、CUDA1-hello world

 、CUDA1.1-函數類型限定符與變量類型限定符

 、CUDA2.1-原理之索引與warp

 、CUDA2.2-原理之存儲器訪問

 、CUDA2.3-原理之任意長度的矢量求和與用事件來測量性能

 

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opencv：

一、opencv1-安裝及資料

二、opencv2-新特性及Mat

三、opencv3-core之基本操做

四、opencv4-highgui之視頻的輸入和輸出以及滾動條

五、opencv5-objdetect之級聯分類器

六、opencv6.1-imgproc圖像處理模塊之平滑與形態學操做

七、opencv6.2-imgproc圖像處理模塊之圖像尺寸上的操做及閾值

八、opencv6.3-imgproc圖像處理模塊之邊緣檢測

九、opencv6.4-imgproc圖像處理模塊之直方圖與模板

十、opencv6.5-imgproc圖像處理模塊之輪廓

十一、opencv7-ml之svm

十二、opencv8-GPU之類似性計算

1三、

 

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computer vision：

一、灰度圖與彩圖的雙邊濾波

 

 

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cpp：

一、