所有的层都具有的参数，如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章：Caffe学习系列(2)：数据层及参数 本文只讲解视觉层（Vision Layers)的参数，视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response ...
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2017-07-17 11:14:25
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网上看到一个池化的解释是： 为了描述大的图像，可以对不同位置的特征进行聚合统计，如计算平均值或者是最大值，即mean-pooling和max-pooling 我的想法是，图像做卷积以后，将图像信息（特征）变强了，这时候允许减小图像的尺寸（因为卷积增强了信息，现在又牺牲 一点信息，达到数据尺寸减小但信 ...
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2017-07-12 21:21:08
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回归正题，今天要跟大家分享的是一些 Convolutional Neural Networks（CNN）的工作。大家都知道，CNN 最早提出时，是以一定的人眼生理结构为基础，然后逐渐定下来了一些经典的架构——convolutional 和 pooling 的交替，最后再加上几个 fully-conn ...
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2017-07-11 21:03:44
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只有conv和fc层有权重和偏置。relu，pooling是固定函数，没有参数 每一个卷积层都是接受一个3D输入，给出一个3D输出。比如input 227*227*3 -> conv1 (kernal size:11*11, stride:4, kernals:96) -> 55*55*96 -> ...
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2017-07-07 16:36:40
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目录 简介和安装 测试MySQL 认识一下Connection Options MYSQL CURD 插入 更新 查询 删除 Nodejs 调用带out参数的存储过程，并得到out参数返回值 结束数据库连接两种方法和区别 连接池Pooling connections 创建 其它连接池配置选项 释放 ...
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数据库 时间：
2017-07-06 15:57:33
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只需要修改databasetype参数即可进行适用各个版本的数据库， 初始化例子： DataManager.DaHelper.ConnectionInit("server=127.0.0.1;uid=root;pwd=;database=TouchDisplay;pooling=false;Char ...
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移动开发 时间：
2017-07-05 18:56:03
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深度学习 Introducing convolutional networks：卷积神经网络介绍 卷积神经网络中有三个基本的概念：局部感受野（local receptive fields）， 共享权重（ shared weights）， 混合（ pooling）。 与前面的神经网络不同，在这里我们用 ...
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2017-06-09 21:30:12
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1. 实现跨通道的交互和信息整合 1×1的卷积层（可能）引起人们的重视是在NIN的结构中，论文中林敏师兄的想法是利用MLP代替传统的线性卷积核，从而提高网络的表达能力。文中同时利用了跨通道pooling的角度解释，认为文中提出的MLP其实等价于在传统卷积核后面接cccp层，从而实现多个feature ...
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Web程序 时间：
2017-05-30 19:27:32
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这节课主要简单复习一下CNN从图中例子，1、3共享参数，2、4共享。要看明白以上参数。后面就是举例了。比如声音信号下面是zero padding下面是pooling还可以有mass pooling下面这种不常见，但也是有道理的综合 ...
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2017-05-30 15:54:38
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神经网络(Neural Network) 激活函数（Activation Functions） 卷积函数（Convolution） 池化函数（Pooling） 数据标准化（Normalization） 损失函数（Losses） 分类函数（Classification） 符号嵌入（Embeddings ...
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2017-05-25 23:26:11
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