Recurrent Neural Network:循环神经网络

花了一个多周看循环神经网络,慢慢有点感觉,没办法  智商不够用 当然有很多英文参考,讲的比较清楚,看中文容易给自己添堵 https://iamtrask.github.io/2015/11/15/anyone-can-code-lstm/ http://nikhilbuduma.com/2015/01/11/a-deep-dive-into-recurrent-neural-networks/ http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ 这四个连接基本上了解了啥时循环神经网络,深度学习有点过火了,很多拿去忽悠投资人去了 无论如何,人人都是产品经理  人人都搞深度学习   早晚会不会烂大街? 我放几张图,做个简单的解释 Recurrent Neural Networks have loops. 这个是一个简单的循环网络节点,中间那个节点自身循环只是一个概括,你把里面的分开就是下图所示   An unrolled recurrent neural network. 上面这张图清晰的解释了循环神经网络的架构,问题是太简单了, 没有体现循环神经网络的复杂性     请不要被上图的A所迷惑,每个节点都是有三个部分 组成,你把中间的框看成memoery cell 他有三个gate, write gate,keep gate, read gate    

Fieldtrip:ICA remove the EOG

English version: Thttp://www.fieldtriptoolbox.org/example/use_independent_component_analysis_ica_to_remove_ecg_artifacts 下面用中文对这个教程走一遍 首先用ICA去除EOG需要四部曲: preparing MEG data for running an ICA  准备数据 decomposition of the MEG data                 解分数据 identifying the components that reflect heart artifacts 识别心电 removing those components and backprojecting