Caffe代码导读（4）：数据集准备Caffe上面有两个比较简单的例子：MNIST和CIFAR-10，前者是用于手写数字识别的，后者用于小图片分类。这两个数据集可以在Caffe源码框架中用脚本（CAFFE_ROOT/data/mnist/get_mnist.sh和CAFFE_ROOT/data/ci...
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2015-06-16 18:22:58
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（五）乱入之如何使用MNIST数据库今天花了整整一天时间查各种资料，终于搞清楚了怎么使用MNIST数据库。哈哈，MNIST，是不是高端洋气上档次？是不是不知道是什么东东？MNIST是一个据说很出名的手写数字数据库，据说是美国中学生手写的数字，说实话大部分都写得挺丑的。。。Anyway，幸好能看得懂是...
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2015-06-15 23:40:13
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python读取mnist其实就是python怎么读取binnary filemnist的结构如下，选取train-imagesTRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte):[offset] [type] [value] [description...
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2015-06-15 23:25:14
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THE MNIST DATABASEof handwritten digits 有训练集6万，测试集1万。是NIST的子集。数字放在一个归一化的，固定尺寸的图片的中心。 这是一个给那些想在真实的世界数据上面，学习模式识别技术的人的一个很好的数据库。仅仅花费最少的预处理和格式化。（不知道为啥几个数.....
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2015-06-15 18:17:54
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The Street View House Numbers (SVHN) Dataset 街景门牌号数据集是真实世界的数据，为了发展最少的数据预处理和格式化的机器学习和目标识别算法。类似于MNIST，但规模更大。并且都是来自于明显更加困难的，没有解决的现实世界的问题。数据是从谷歌街景图片中获得的。....
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2015-06-13 18:21:41
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CPUreal 8m15.128suser 16m28.027ssys 0m10.905sLeNet GPUreal 5m29.271suser 4m40.408ssys 0m56.865sGPU - CUDNNreal 2m12.385suser 1m54.567ssys 0m24.123s
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2015-06-08 11:19:01
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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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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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一、ImageNet
Object Detection, Object Classification+Localization
二、COCO
Image Captioning
三、LFW
Face Recognition
四、CIFAR
The CIFAR Image Classification Benchmark
五、MNIST
The M...
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2015-06-04 21:09:40
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今天来做UFLDL的第二个实验，向量化。我们都知道，在matlab里面基本上如果使用for循环，程序是会慢的一逼的（可以说基本就运行不下去）所以在这呢，我们需要对程序进行向量化的处理，所谓向量化就是将matlab里面所有的for循环用矩阵运算的方法实现，在这里呢，因为之前的实验我已经是按照向量化的形...
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2015-05-13 18:35:31
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