Deep Learning一路走来，大家也慢慢意识到模型本身结构是Deep Learning研究的重中之重，而本文回顾的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet又是经典中的经典。随着2012年AlexNet的一举成名，CNN成了计算机视觉应用中的不二选择。 ...
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2016-08-30 13:28:27
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明代思想家王阳明提出了“知行合一”，谓认识事物的道理与在现实中运用此道理，是密不可分的一回事。我以为这样的中国哲学话语，对于学习者来说，极具启发意义，要细细体会。中华文明源远流长，很多做人做事的道理，孕育其中，需用心体会，并学以致用。 以“知”促“行”、以“行”促“知”、知行合一。——The uni... ...
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2016-08-22 19:59:35
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1. 安装caffe请参考 http://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/5726926.html 2. 下载训练和测试数据。caffe识别leveldb或者lmdb格式的数据，这里提供转换好的LEVELDB格式数据集，解压缩到mnist例子目录下 3. 打开lenet_sol ...
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2016-08-06 17:17:21
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leNET算是caffe学习的第一个例子了，例子来源于caffe官网：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html 接口部分都用python写好，所以只跑跑例子的话可以先不看cpp代码 1.根据路径，我们先看总配置文件 2. ...
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2016-07-23 15:05:54
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一、Minst训练 因为Caffe默认采用GPU，而我需要用CPU，故需要修改lenet_solver.prototxt中GPU和CPU切换 二、cifar10数据库 60000张32*32 彩色图片 共10类 50000张训练 10000张测试 下载cifar10数据库：http://pan.ba ...
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2016-07-19 13:17:25
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深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。 第二篇，讲讲经典的卷积神经网络。我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理，因为网络上有太多的教程可以参考。这里，主要描述其数学上的计算过程，也就是 ...
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2016-07-03 11:47:06
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1 温习
1.1 关于caffe的名称：
caffe = convolutional architecture for fast feature embedding
1.2 caffe.proto
Protocol Buffers顾名思义这是一种协议接口，这是了解caffe功能之后，需要了解的第一件事情。有很多相关博客。简单看一下其结构：
package xx;#xx将作为...
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2016-06-21 07:15:28
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1、mnist Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建的一个手写数字数据库，训练库有60,000张手写数字图像，测试库有10,000张。对应的手写识别模型为LeNet。 数据地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ...
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2016-06-08 20:29:21
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在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。那么，如何把特征提取这一过程作为一个自适应、自学习的过程，通过机器学习找到分类性能最优的特...
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2016-05-18 19:19:53
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本系列博客是对刘昕博士的《CNN的近期进展与实用技巧》的一个扩充性资料。
主要引用刘昕博士的思路，将按照如下方向对CNN的发展作一个更加详细的介绍：【从LeNet到AlexNet】、【进化之路一：网络结构加深】、【进化之路二：加强卷积功能】、【进化之路三：从分类到检测】、【进化之路四：新增功能模块】...
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2016-05-18 18:23:43
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