最近和Google Brain的大牛一起在PRB上在线发表了一篇基于卷积神经网络识别材料表面腐蚀的文章。卷积神经网络的平台用的是TensorFlow，CNN模型是C16C32C64F64,4个深度，三个卷积层的深度神经网络，只用了2千多张图片，就能在近2万张腐蚀图片中正确找到剩余强度最低的材料，凸显了这个深度学习方法的威力，真的被卷积神经网络强大的图形识别能力震撼了。老板布置了任务让我把平常看到的一些有关机器学习的文献归纳记录下来，记录在课题组的lyx文档上，还要做一个PPT他要出去拉项目，将故事。话说这个lyx使用起来也太不顺手了，还不如直接在我的网站上记录。接下来我会将个人平常看到的一些方法记录在我的网站上。