深度学习框架 Torch 7 问题笔记 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: 1 -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network 2 -- 1. Load and norm ...
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2016-07-24 19:13:07
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[1] Redmon J, Divvala S, Girshick R, et al. You only look once: Unified, real-time object detection. In CVPR 2016 [2] Najibi M, Rastegari M, Davis L S ...
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2016-07-23 22:55:56
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一次简简单单的实验课的内容而已。
首先把给出的样本素材放缩的32*32的大小，这部分可以用Python的批处理和opencv中的放缩函数resize()来做，在此我就不列出代码了。
列举出一部分放缩好的图片。
然后在利用keras简历卷积神经网络的模型，在做此实验之前，电脑要配置好Python+Theano+Keras的环境。
#生成一个model
def __CNN__(...
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2016-07-22 19:29:12
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著名： 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果。我想Michael的实验结果更有说服力一些。本书在github上有中文翻译的版本，前言最近卷积神经网络（CNN）很火热，它在图像分类领域的卓越表现引起了大家的广泛关注。本文总结和摘...
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2016-07-22 19:09:31
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转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/html/深度卷积网络CNN与图像语义分割.html 级别1：DL快速上手 级别2：从Caffe着手实践 级别3：读paper，网络Train起来 级别4：Demo跑起来 读一些源码玩玩 熟悉Caffe接口，写... ...
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2016-07-22 14:20:57
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一、摘要 了解CNN必读的一篇论文，有些东西还是可以了解的。 二、结构 1、 Relu的好处： 1、在训练时间上，比tanh和sigmod快，而且BP的时候求导也很容易 2、因为是非饱和函数，所以基本不会出现梯度消失的情况 Relu只要控制好learing rate，可以说是完胜之前的激活函数，也因 ...
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2016-07-21 21:49:07
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如果用公式 y=f(wx+b) 来表示整个运算过程的话，那么w和b就是我们需要训练的东西，w称为权值，在cnn中也可以叫做卷积核（filter），b是偏置项。f是激活函数，有sigmoid、relu等。x就是输入的数据。 数据训练完成后，保存的caffemodel里面，实际上就是各层的w和b值。 我 ...
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2016-07-19 22:09:21
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Pooling 为了解决convolved之后输出维度太大的问题 在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 这里有一个... ...
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2016-07-17 11:40:24
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原文信息
使用Keras探索卷积网络的滤波器
可视化所有的滤波器
Deep Dream（nightmare）
愚弄神经网络
革命尚未成功，同志仍需努力
原文信息本文地址：http://blog.keras.io/how-convolutional-neural-networks-see-the-world.html本文作者：Francois Chollet本文的翻译版最先由我发布在Keras中...
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2016-07-15 11:22:41
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1. 基本概念
1）CNN：Convolutional Neural Networks
2）
2. CNN基本知识
2.1 CNN的卷积流程
1）Activations maps的个数与Filter的个数一致。
2）输入层与Filter、Padding、Stride、参数和输出层的关系...
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2016-07-13 17:50:45
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