0、参考文献 [1]caffe官网《Training LeNet on MNIST with Caffe》; [2]薛开宇《读书笔记4学习搭建自己的网络MNIST在caffe上进行训练与学习》（[1]的翻译版，同时还有作者的一些注解，很赞）; 1、*.sh文件如何执行？ ①方法一：有sh后缀名的是l ...
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2016-05-08 11:48:42
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实现回归模型
为了用python实现高效的数值计算，我们通常会使用函数库，比如NumPy，会把类似矩阵乘法这样的复杂运算使用其他外部语言实现。不幸的是，从外部计算切换回Python的每一个操作，仍然是一个很大的开销。如果你用GPU来进行外部计算，这样的开销会更大。用分布式的计算方式，也会花费更多的资源用来传输数据。
TensorFlow也把复杂的计算放在python之外完成，但是为了避...
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2016-05-06 15:34:14
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TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。
在本教程中，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤，并将通过这些步骤为MNIST构建一个深度卷积神经网络。
这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNIST数据集。如果你尚未了解，请查看新手指南.
安装
在创建模型之前，我们会先加载MNIST数据集，然后启...
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2016-05-06 15:04:40
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转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库：http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits ...
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2016-04-17 20:31:01
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At some fundamental level, no one understands machine learning. It isn’t a matter of things being too complicated. Almost everything we do is fundamen ...
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2016-04-02 18:52:51
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一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积
1、卷积
2、池化
3、全连接
4、梯度下降法
5、softmax
本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫，如有错误请指正，相互学习共同进步。
二、卷积神经网络讲解
2.1卷积神经网络作用
大家应该知...
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2016-03-28 02:18:07
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之前的博文中已经将卷积层、下采样层进行了分析，在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类（全连接层）进行分析： 一、卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络最终输出的特征进行分类预测，得出分类结果： LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接，该层的最终输出结果即为预测标签，例如这里我们需要对MNIST...
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2016-03-16 09:44:01
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卷积神经网络(CNN)的简单实现(MNIST)...
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2016-03-06 21:02:20
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以自带models中mnist的convolutional.py为例： 1.filter要与输入数据类型相同（float32或float64），四个参数为`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，即卷积核的高/宽/输入通道数
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2016-02-20 18:55:54
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