ConvNet是一个基于GPU实现的卷积神经网络开源代码（C++11），是由多伦多大学的Geoffrey Hinton深度学习团队编写的，它的最初版本是Hinton的学生Alex Krizhevsky编写的cuda-convnet（其项目地址在google code上面），最近cuda-convnet也从1.0版本更新到2.0版本（地址）。
在CNN的开源代码中最出名的主要有两个，一个是Berkeley Caffe，另一个是Toronto Convnet。Berkeley的Caffe我目前还没有研究过它的代...
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2014-07-26 02:53:06
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一个月前，自己模仿caffe实现了一个卷积神经网络的框架。
一个月前，自己模仿caffe实现了一个卷积神经网络的框架。
相同点
1无缝支持CPU和GPU模式，GPU模式使用cuda实现。
不同点
1我的CNN不依赖与任何第三方的函数库，caffe用到了第三方的数学函数库（cublas和mkl）来做矩阵操作。
其实区别就在于...
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2014-07-26 02:17:46
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上图上真相，看看Berkeley Caffe和Toronto Convnet的分类效果对比吧。
以Toronto网站的10张图为例，比较下他们各自的分类准确度和置信度！...
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2014-07-21 22:26:38
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1.CAFFE调试2.CAFFE中使用protobuf3.CAFFE中使用leveldb4.CAFFE中使用boost5.实际案例6.自定义网络结构7.python wrapper
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2014-07-11 23:28:47
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在Make.config 文件里将DEBUG=1的注释去掉，再make。可以用IDE如eclipse来import makefile工程。必要时按照IDE的提示将源文件cpp和对应的bin文件对应。
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2014-07-11 23:01:32
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不少读者看了我前面两篇文章
总结一下用caffe跑图片数据的研究流程
deep learning实践经验总结2--准确率再次提升，到达0.8，再来总结一下
之后，想知道我是怎么实现特征可视化的。...
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2014-07-10 17:32:20
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近期在用caffe玩一些数据集，这些数据集是从淘宝爬下来的图片。主要是想研究一下对女性衣服的分类。以下是一些详细的操作流程，这里总结一下。1 爬取数据。写爬虫从淘宝爬取自己须要的数据。2 数据预处理。将图片从jpg，png格式转为leveldb格式。由于caffe的输入层datalayer是从lev...
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2014-07-03 19:23:59
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caffe中负责整个网络输入的datalayer是从leveldb里读取数据的，是一个google实现的非常高效的kv数据库。
因此我们训练网络必须先把数据转成leveldb的格式。
这里我实现的是把一个文件夹的所有图片转成leveldb的格式。...
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2014-06-27 08:01:59
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// Copyright 2013 Yangqing Jia
//
#include
#include
#include "caffe/layer.hpp"
#include "caffe/vision_layers.hpp"
#include "caffe/util/math_functions.hpp"
using std::max;
namespace caffe {
/**...
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2014-06-24 19:34:27
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deep learning实践经验总结
最近拿caffe来做图片分类，遇到不少问题，同时也吸取不少教训和获得不少经验。...
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2014-06-22 20:16:47
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