caffe的layer层是靠INSTANTIATE_CLASS和REGISTER_LAYER_CLASS来进行对各个层类进行处理的。每一个layer都是继承基类Layer的，其中BaseDataLayer是输入数据的基类，从这个类继承的主要是：
这个图可以很好的看到这些layer的继承关系，整个layer层的结构非常清晰，使用抽象工厂的方式构建整个layer层，然后刚才的宏将layer注册成...
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2015-07-03 12:27:10
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vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟googlenet不同的是，vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，尤其是跟alexnet框架非常像，vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征，可以看做和alexnet一样总共8个part。根据前5个卷积group，每个group中的不同配置，vgg论文中给出了A~E这五种配置，卷积层数从8到16递增。从论文中可以看到从8到16随着卷积层的一步步加深，貌...
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2015-07-01 20:40:47
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Google研究员Ilya Sutskever：成功训练LDNN的13点建议摘要：本文由Ilya Sutskever（Google研究员、深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生、DNNresearch联合创始人）所写，讲述了有关深度学习的见解及实用建议，包括深度学习为什么强大，如何强大，以...
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2015-06-30 21:34:56
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为了测试caffe，准备了一堆图片准备测试。前面进行了重命名的操作准备，现在需要将文件名全部读取出来生成txt作为标签使用。此过程用到了find命令和sed命令。先看效果图当然还有后续处理，就是在所有文件名后打上标签序号，这个就是sed命令的作用了，此处我也做成了sh文件，方便使用，代码如下，自行参考修改使用吧。
> 自己写的create_filelist.sh文件，如下train_file=tes...
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2015-06-30 15:05:53
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引入随着深度学习的出现，CV领域突破很多，甚至掀起了一股CV界的创业浪潮，当次风口浪尖之时，Google岂能缺席。贡献出FaceNet再刷LFW上人脸验证的效果新高
FaceNet与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同，并没有用传统的softmax的方式去进行分类学习，然后抽取其中某一层作为特征，而是直接进行端对端学习一个从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类。...
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2015-06-29 22:15:38
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深度学习“引擎”之争：GPU加速还是专属神经网络芯片？深度学习（Deep Learning）在这两年风靡全球，大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没，可谓深度学习的“燃料”和“引擎”，GPU则是引擎的引擎，基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速。同时，深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一...
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2015-06-29 21:51:50
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这两天有兴致装了下caffe，感受下这个框架。
但是在这个过程中遇到很多问题，我把碰到的问题和解决方案写下，便于后人快速上手。
compute_image_mean.exe 编译出来后，执行数据变换时，出现下图的情况。
随后，迅速到网上查找相关信息。
看到了下面这篇博客，关于leveldb 的
http://blog.csdn.net/cywosp/artic...
从人人上转过来的 前言：本文翻译自deeplearning网站，主要综述了一些论文、算法已经工具箱。 ? 引言：神经网络（Neural?Network）与支持向量机（Support?Vector?Machines，SVM）是统计学习的代表方法。可以认...
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2015-06-29 10:19:47
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Adam是微软研究院的深度学习项目，该项目仍然是应用卷积神经网络进行图像分类，效果提高了很多，但从我读论文的角度看，adam更偏向于分布式框架的实现，而非理论的创新，自Alex和Hinton在2012年发出[2]以后，其实卷积神经网络的核心并没有大改，然而将卷积神经网络从学术界引领到工业界，我觉得adam的贡献匪浅。...
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2015-06-29 06:30:20
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微软创始人比尔盖茨认为，IT界下一个大事件是计算机视觉，以及与深度学习的结合。不管是计算机视觉，还是深度学习，都属于人工智能（Artificial Intelligence）。人工智能应该是一个最老的术语了，同时也是最含糊的。它在过去50年里经历了几度兴衰。当你遇到一个说自己是做人工智能的人，你可以有两种选择：要么摆个嘲笑的表情，要么抽出一张纸，记录下他所说的一切。...
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2015-06-28 15:42:17
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