當今主流的卷積神經網絡框架
LeNet (20世紀90年代)：最早最出名的神經網絡之一。 AlexNet（2012） – 2012年，Alex Krizhevsky（和其他人）發布了 AlexNet，它是提升了深度和廣度版本的 LeNet，並在2012年以巨大優勢贏得了 ImageNet 大規模視覺識別挑戰賽 ...
原文：Caffe（卷積神經網絡框架）介紹
Caffe 卷積神經網絡框架 Caffe，全稱Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。作者是賈揚清，加州大學伯克利的ph.D，現就職於FaceBook。caffe的官網是http: caffe.berkeleyvision.org 。 Caffe是一個清晰而高效的深度學習框架，其作者是博士 ...
2016-11-15 10:05 0 4947 推薦指數：
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（使用Caffe的）卷積神經網絡設計中遇到的問題
這兩天在折騰Caffe的時候遇到過各種奇怪的問題，拿幾個感覺比較重要的來說一下。之后想到什么再追加。 GPU運算無法正常使用 環境預載期錯誤(3 vs. 0) 似乎是因為有其他設備在使用GPU導致的，我的情況是等待一段時間就好了。 網絡加載期錯誤(2 vs. 0) 不清楚具體 ...
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先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...
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的全部（全像素全連接）,並且只是簡單的映射，並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢？卷積神經網絡（C ...
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卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...
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一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解，卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測，人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義，對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...
卷積神經網絡
在上篇中介紹的輸入層與隱含層的連接稱為全連接，如果輸入數據是小塊圖像，比如8×8，那這種方法是可行的，但是如果輸入圖像是96×96，假設隱含層神經元100個，那么就有一百萬個（96×96×100）參數需要學習，向前或向后傳播計算時計算時間也會慢很多。 解決這類問題的一種簡單 ...
第十一節，卷積神經網絡之卷積、填充、步長介紹(一)
一 計算機視覺 把神經網絡應用於計算機視覺時，有一個很大的挑戰，就是數據的輸入可能會非常大。舉個例子，在過去的課程中，你們一般操作的都是 64×64 的小圖片，實際上，它的數據量是 64×64×3，因為每張圖片都有 3 個顏色通道。如果計算一下的話，可得知數據量為 12288，所以我們的特征向量 ...