用CNN分类Mnist http://www.bubuko.com/infodetail-777299.html /DeepLearning Tutorials/keras_usage提取出来的特征训练SVMhttp://www.bubuko.com/infodetail-792731.h...
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2015-11-02 21:09:42
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1.引言 逻辑回归（LR）在分类问题中的应用十分广泛，它是一个基于概率的线性分类器，通过建立一个简单的输入层和输出层，即可实现对输入数据的有效分类。而该网络结构的主要参数只有两个，分别是权重和偏置，本文...
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2015-10-15 19:02:07
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开始这些教程并不在于成为本科生或者研究生的机器学习课程，而是给出一些快速的概念上的认同。为了继续接下来的教程，你需要下载本章中提到的数据库。下载在每个学习算法的网页上，你都可以下载相关的文件。如果你想同时下载这些文件的话，你可以克隆本教程的仓库：
git clone https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials.git数据库MNIST数据库...
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2015-08-29 21:46:12
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整理一下如何调参，开始是准备翻译，后来加入了一些自己的理解，有少部分不是很确定的没有写出来，如果有问题可以看原文，在末尾有写出。水平有限，如果有错误请指出。
获取数据：确保有足够多的高质量输入-输出的数据集，而且要有代表性。
有时并没有这么大的数据集，比如字符识别中对mnist数据库的训练，很容易就可以达到98%的识别率，但是真正用在实际中会发现效果并没有那么好，把数据库的图片存到硬盘...
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2015-08-28 23:19:11
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这里所谓的自学习，其实就是利用稀疏自编码器对无标签样本学习其特征准备工作（1）下载Yann Lecun的MNIST数据集用到了如下的两个数据集：程序开始第0步：设置神经网络的结构该神经网络包括三层：输入层的神经元个数（数字识别，则设置输入的图像大小）输出端的神经元个数（也就是类别数）隐藏层神经元个数...
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2015-08-27 22:35:50
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首先到NVIDIA官网下载CUDNN v3安装包和例程，如下图中红框所示：
安装CUDNN v3之前需要先安装CUDA 7.0或更高版本，不再赘述。
将下载后的两个tgz包拷贝到已安装CUDA 7.0的目标机器某个路径（我这里为/home/yongke.zyk/local_install），解压，得到三个子目录include/，lib64/和samples/。其中include/下为c...
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2015-08-06 11:11:35
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在caffe提供的例程当中，例如mnist与cifar10中，数据集的准备均是通过调用代码自己完成的，而对于ImageNet1000类的数据库，对于高校实验室而言，常常面临电脑内存不足的尴尬境地。而对于应用者而言，用适合于自己条件的的数据集在caffe下训练及测试才是更重要的。所以我们有必要自己做数据库以及在caffe上训练及测试。
1，数据准备
在data中新建文件夹myself，我们截取了I...
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2015-07-29 19:22:20
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caffe在windows编译工程及运行mnist数据集测试...
MNIST是一套对手写数字进行识别的数据集：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/MNIST的数据结构官网上已给出，挺奇葩的-.-，所以第一件事是把数据整理出来我写了个脚本帮我整理，输出的是一坨文本文件，【其中image是用灰度矩阵表示，每个像素1字节，每张图28x28 ...
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2015-06-21 18:29:51
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Caffe代码导读（5）：对数据集进行Testing上一篇介绍了如何准备数据集，做好准备之后我们先看怎样对训练好的模型进行Testing。先用手写体识别例子，MNIST是数据集（包括训练数据和测试数据），深度学习模型采用LeNet（具体介绍见http://yann.lecun.com/exdb/le...
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2015-06-16 18:24:52
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