简单记录一下自己使用caffe的过程和遇到的一些问题。
下载caffe以及安装不详细叙述了， 可参照 http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html。
下面准备数据集和训练的过程参照imagenet的过程：可参考 http://drubiano.github.io/2014/06/18/caffe-custom-data.html
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2015-06-10 12:19:34
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写在前面：Caffe 中有众多的网络层，最新版本的代码已经涵盖了很多种类型的网络层，然而，有时候由于各种原因，其给定的网络层不能满足我们的要求，这时候就要对其更改，以使其满足自己的需求，感谢作者开源代码以及众多的代码维护者。由于Caffe 中的网络层都是直接或者间接地给予Layer 基类，所以，在我们需要添加新的类型时，就需要选择好自己的基类，以使我们能够更好的利用基类已有的一些方法。我们新建的类可...
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2015-06-09 23:46:15
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因工作交接需要， 要将caffe使用方法及整体结构描述清楚。 鉴于也有同学问过我相关内容， 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家参考。
本文简单的讲几个事情：
Caffe能做什么？
为什么选择caffe?
环境
整体结构
Protocol buffer
训练基本流程
Python中训练
Debug...
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2015-06-09 23:43:35
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首先将本节主要内容记录下来，然后给出课后习题的答案。
笔记：
1：首先我想推导用SVD求解PCA的合理性。
PCA原理：假设样本数据X∈Rm×n，其中m是样本数量，n是样本的维数。PCA降维的目的就是为了使将数据样本由原来的n维降低到k维(k＜n)。方法是找数据随之变化的主轴，在Andrew
Ng的网易公开课上我们知道主方向就是X的协方差所对应的最大特征值所对应的特征向量的...
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2015-06-09 11:56:02
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Layer 功能：是所有的网络层的基类，其中，定义了一些通用的接口，比如前馈，反馈，reshape，setup等。...
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2015-06-08 21:41:11
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隔了大半年，因为论文的需要，又重新开始研究caffe。感谢niuzhiheng’s GitHub大神的贡献，caffe已经可以在Windows下使用了。参考了很多大神的博客，成功的在自己的笔记本配置好了Windows版本的caffe。现将自己的配置过程和配置中遇到的问题记录下来，希望能对大家有所帮助...
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Windows程序 时间：
2015-06-08 18:52:20
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感谢博主lynnandwei，写的博客。还是由于受其启发，所以才想到了怎么微调模型，哎，菜比伤不起。还是在cifar10模型下面。想微调已经生成的模型。在caffe-master文件夹下面输入命令./build/tools/caffe.bin train -model=examples/cifar1...
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系统相关 时间：
2015-06-08 17:12:00
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### Centos 6.5安装caffe全纪录 前不久，在一台新机器上安装了[caffe](http://caffe.berkeleyvision.org/)，用于深度学习。其实本人小白一个，在安装caffe的过程中走了很多弯路。在遇到问题时，还好有**google**，...
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2015-06-08 15:21:06
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最近想研究下深度学习，一开始就看UFLDL(unsuprisedfeature learning and deep learning)教程了，特将课后习题答案放在这里，作为一个笔记。
笔记：
1：自编码算法是一个无监督学习算法，它通过学习hw,b(x) = x,
因此最后的outputlayer单元数与inputlayer单元数量相等，而中间的hiddenlayer可以很大，这是加个稀疏惩罚...
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2015-06-07 21:39:08
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早早爬起来赶到北大光华听百度分会场的报告，把听到的简要记述一下。李鹏 自然语言理解中的深度学习首先梳理自然语言理解这个问题，提出基本问题是：
Tagging:例如命名实体识别
Generation：翻译,问答->多轮对话
然后是具体的例子：
Tagging问题的例子：语义角色标注
解决Who do what at where…等等句子逻辑成分划分的问题
分词...
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编程语言 时间：
2015-06-07 14:37:30
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464
