新版的Ｃａｆｆｅ中所有运行的地方都要使用绝对地址，如：#!/usr/bin/env sh./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt需要改成：/home/raoqiang/OPEN_SDK/caffe-...
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2015-05-10 17:08:31
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基于卷积神经网络的以图搜图算法实现 如果用这个名称去搜索论文，一定有不少。为什么了，因为从原理上来看，卷积神经网络就非常适合找图片的相似的地方。想想看，许多大牛、小牛、微牛的文章都是说如何从mnist中、从CIFA10中、从CIFA100中去找到相似的图片。那么，反过来想一想，如果那么复杂的...
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2015-05-10 12:40:38
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Caffe1——Mnist数据集创建lmdb或leveldb类型的数据Leveldb和lmdb简单介绍Caffe生成的数据分为2种格式：Lmdb和Leveldb。它们都是键/值对（Key/Value Pair）嵌入式数据库管理系统编程库。虽然lmdb的内存消耗是leveldb的1.1倍，但是lmdb...
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2015-05-05 16:23:06
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Caffe3——ImageNet数据集创建lmdb类型的数据ImageNet数据集和cifar，mnist数据集最大的不同，就是数据量特别大；单张图片尺寸大，训练样本个数多；面对如此大的数据集，在转换成lmdb文件时；使用了很多新的类型对象。1，动态扩容的数组“vector”，动态地添加新元素2，p...
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2015-05-05 16:05:17
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Caffe2——cifar10数据集创建lmdb或leveldb类型的数据cifar10数据集和mnist数据集存储方式不同，cifar10数据集把标签和图像数据以bin文件的方式存放在同一个文件内，这种存放方式使得每个子cifar数据bin文件的结构相同，所以cifar转换数据代码比mnist的代...
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2015-05-05 15:55:32
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装好caffe之后，下面我们来跑它自带的第一个例子，在mnist进行实验，参见http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html（1）caffe在mnist自带的是使用leNet的网络结构。 1.简介： LeNet论文是Yan L...
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2015-04-24 00:58:43
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caffe安装之后可以跑的第二个实例是在cifar10数据集上，参见http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/cifar10.html跟mnist的过程很类似： 1./data/cifar10/get_cifar10.sh 2./exampl...
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2015-04-24 00:48:43
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原文：http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057在学SVM中的实验环节，老师介绍了libsvm的使用。当时看完之后感觉简单的说不出话来。1. libsvm介绍虽然原理要求很高的数学知识等，但是libsvm中，完全就是一个工具包，拿来...
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2015-04-15 22:48:42
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1. 安装cuda 一定按照官方教材，官方教材地址：2. 安装blas 别弄那些mlk之类的东西，直接在命令行直接安装就好。3. 运行caffe时要在主目录下进行，否则会有莫名的错误比如：（a）./create_mnist.sh: 16: ./create_mnist.sh: build/examp...
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2015-03-16 12:23:41
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DeepLearning tutorial（1）Softmax回归原理简介+代码详解
@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43157801
本文介绍Softmax回归算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Classifying MNIST...
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2015-01-27 09:36:44
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