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搜索关键字:深度学习    ( 3633个结果
深度学习之在iOS上运行CNN
1 引言作为曾经的iOS开发者,在研究深度学习的时候,总有一个想法就是在iPhone上运行深度学习,不管是在手机上训练还是利用训练好的数据进行测试。 因为iOS的开发环境支持C++,因此,只要你的代码是C/C++,本质上就可以在iOS上运行。 怎么才能更快更好地在iOS上运行CNN呢?2 方法1:通过Matlab转码Matlab自带转成c的工具,如果你研究过UFLDL的深度学习教程,就知道如何在...
分类:移动开发   时间:2015-07-14 22:40:08    阅读次数:335
CNN笔记
Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。转http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN...
分类:其他好文   时间:2015-07-14 17:18:33    阅读次数:184
对话机器学习大神Yoshua Bengio(下)
对话机器学习大神Yoshua Bengio(下)Yoshua Bengio教授(个人主页)是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域。他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun(燕乐存)教授,缔造了2006年开始的深度学习复兴。他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其...
分类:其他好文   时间:2015-07-08 20:41:25    阅读次数:213
深度学习成长的烦恼
深度学习成长的烦恼【编者按】深度学习尽管对当前人工智能的发展作用很大,然而深度学习工作者并非一帆风顺。Chris Edwards发表于Communications of the ACM的这篇文章,通过不同的深度学习研究人员的现身说法,列举了深度学习在不同场景下面临的一些挑战以及目前的解决方案。CSD...
分类:其他好文   时间:2015-07-07 22:25:21    阅读次数:180
深度学习工具caffe详细安装指南
centos系统上caffe安装详细指南...
分类:其他好文   时间:2015-07-07 13:06:14    阅读次数:128
利用QtGraphicalEffects来使得自己的图像显示更加生动
有兴趣的开发者可以参阅连接http://doc.qt.io/qt-5/qtgraphicaleffects-qmlmodule.html来深度学习Qt对Graphics方面的处理。在今天的这篇文章中,我们来使用OpacityMask做一点小小的例子来抛砖引玉看看Qt对我们的图像的处理。具体的例子在Qt的官方网站上可以看到。由于一些原因,在官方网站上下载的例程中的文件并不能被使用,需要做一些的处理才可以。...
分类:其他好文   时间:2015-07-06 12:16:30    阅读次数:138
Ubuntu 14.04 64位机上不带CUDA支持的Caffe
Caffe是一个高效的深度学习框架。它既可以在CPU上执行也可以在GPU上执行。 下面介绍在Ubuntu上不带CUDA的Caffe配置编译过程:1.安装BLAS:$ sudo apt-get install libatlas-base-dev2.安 装依赖项:$ sudo apt-get insta...
分类:系统相关   时间:2015-07-06 10:07:08    阅读次数:218
预处理方法
预处理方法数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果。当我们开始处理数据时,首先要做的事是观察数据并获知其特性。本部分将介绍一些通用的技术,在实际中应该针对具体数据选择合适的预处理技术。例如一种标准的预处理方法是对每一个数据点都减去...
分类:其他好文   时间:2015-07-05 16:27:18    阅读次数:154
数据预处理
数据预处理数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果。然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见。在本页中,我们希望能够揭开预处理方法的神秘面纱,同时为预处理数据提供技巧(和标准流程)。概要提示:当我们开始...
分类:其他好文   时间:2015-07-05 16:25:54    阅读次数:222
CNN卷积神经网络学习笔记1:背景介绍
Convolutional Neural Network 卷积神经网络是基于人工神经网络提出的。人工神经网络模拟人的神经系统,由一定数量的神经元构成。在一个监督学习问题中,有一组训练数据(xi,yi)(x_i,y_i),x是样本,y是label,把它们输入人工神经网络,会得到一个非线性的分类超平面hw,b(x)h_{w,b}(x),在这篇笔记中先梳理一下传统人工神经网络的基本概念,再基于传统人工神经...
分类:其他好文   时间:2015-07-05 15:04:01    阅读次数:1102
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