（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 ...
原文：caffe中是如何運用protobuf構建神經網絡的？
caffe這個框架設計的比較小巧精妙，它采用了protobuf來作為交互的媒介，避免了繁重的去設計各個語言的接口，開發者可以使用任意語言通過這個protobuf這個媒介，來運行這個框架. 我們這里不過多的去闡述caffe的過往以及未來，只是簡單的描述一下，caffe框架中的protobuf的作用，以及它的背后原理. 一般來說cafe.proto中有對應的solve，solve中悠悠Layer,通過 ...
2018-05-02 16:43 0 2056 推薦指數：
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lr_policy可以設置為下面這些值，相應的學習率的計算為： - fixed: 保持base_lr不變. - step: 如果設置為step,則還需要設置 ...
TFLearn構建神經網絡
TFLearn構建神經網絡 Building the network TFLearn lets you build the network by defining the layers. Input layer For the input layer, you just need ...
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 ...
結合OpenCV可視化Caffe神經網絡中的特征層
Caffe中，卷積的作用是提取抽象特征，很多層卷積逐漸獲得一幅圖像的抽象特征，為后面分類打下基礎。而究竟這些抽象特征是什么，是形狀？是紋理？是投影？還是顏色？還是都有，需要直觀的去看了。可視化諸層很有必要。Python的源碼在caffe官網上有，不再贅述。C++的代碼，可以借助OpenCV中 ...
使用Sybmol模塊來構建神經網絡
符號編程 在之前的文章，我們介紹了NDArray模塊，它是MXNet中處理數據的核心模塊，我們可以使用NDArray完成非常豐富的數學運算。實際上，我們完全可以使用NDArray來定義神經網絡，這種方式我們稱它為命令式的編程風格，它的優點是編寫簡單直接，方便調試。像下面我們就定義了一個兩層 ...
CNN卷積神經網絡的構建
1.卷積神經網絡由輸入層，卷積層，激活函數，池化層，全連接層組成. input(輸入層)--conv(卷積層)--relu(激活函數)--pool(池化層)--fc(全連接層) 2.卷積層： 主要用來進行特征的提取 卷積操作是使用一個二維的卷積核在一個批處理的圖片上進行不斷掃描。具體操作 ...
用Python從頭開始構建神經網絡
作者|Rashida Nasrin Sucky 編譯|VK 來源|Medium 神經網絡已經被開發用來模擬人腦。雖然我們還沒有做到這一點，但神經網絡在機器學習方面是非常有效的。它在上世紀80年代和90年代很流行，最近越來越流行。計算機的速度足以在合理的時間內運行一個大型神經網絡。在本文 ...