阅读目录Caffe的优势Caffe的网络定义数据及其导数以blobs的形式在层间流动。Caffe的各层定义训练网络安装了CUDA之后，依次按照Caffe官网安装指南安装BLAS、OpenCV、Boost即可。Caffe跑跑MNIST试试让Caffe生成的数据集能在Theano上直接运行Caffe (...
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2015-06-06 19:30:29
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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09作者：Zouxyversion 1.0 2013-04-08声明：1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上非常大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。...
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2015-06-06 16:17:09
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下面这些都是比较优质的深度学习的open source，和大家一起分享下。...
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2015-06-05 12:17:05
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功能：Caffe的底层数据的切换（cpu模式和gpu模式），需要用到内存同步模块。...
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2015-06-05 10:18:49
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学习笔记：Caffe上配置和运行Cifar10的示例CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像，共分为10种类型，由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来。包含50000张训练图片，10000张测试图片http://www.cs....
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2015-06-05 10:06:46
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学习笔记：Caffe上LeNet模型理解Caffe中用的模型结构是著名的手写体识别模型LeNet-5（http://yann.lecun.com/exdb/lenet/a35.html）。当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的。能够达到这种商用的地步，它的准确性可想而知，唯一的区别是把...
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2015-06-05 08:46:16
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学习笔记：Caffe上配置和运行MNISTMNIST，一个经典的手写数字库，包含60000个训练样本和10000个测试样本，图片大小28*28，在Caffe上配置的第一个案例1首先，获取minist的数据包。 这个版本是四个数据包cd $CAFFE_ROOT./data/mnist/get_mnis...
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2015-06-05 08:44:33
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Blob 是Caffe作为数据传输的媒介，无论是网络权重参数，还是输入数据，都是转化为Blob数据结构来存储，网络，求解器等都是直接与此结构打交道的。
其直观的可以把它看成一个有4纬的结构体（包含数据和梯度），而实际上，它们只是一维的指针而已，其4维结构通过shape属性得以计算出来（根据C语言的数据顺序）。
protected:
shared_ptr d...
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2015-06-04 22:48:34
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函数功能：
DataLayer 用于将数据库上的内容，一个batch一个batch的读入到相对应的Blob中...
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2015-06-04 21:09:54
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本文是”Local Receptive Fields Based Extreme Learning Machine”的学习总结.文章主要包含两部分内容, 极速学习机(也有人译作极限学习机或极端学习机, Extreme Learning Machine, ELM)和局部感受野(Local Receptive Fields, LRF)....
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2015-06-04 19:25:52
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