caffe 全卷积网络 loss

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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

caffe网络各层参数详解

caffe网络中主要分为 data数据层、Convolution卷积层、Pooling池化层、ReLU激活函数层、InnerProduct全连接层、Accuracy分类准确率层、loss损失层七层。 data数据层参数信息: name: 这一层的名字。 ty
love_kf若汐 6年前 1096

Caffe深度学习计算框架

Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia，目前在Google工作。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MAT
liurio 7年前 1590

机器学习初学者入门实践：怎样轻松创造高精度分类网络

这是一个为没有人工智能背景的程序员提供的机器学习上手指南。使用神经网络不需要博士学位，你也不需要成为实现人工智能下一个突破的人，你只需要使用现有的技术就行了——毕竟我们现在已经实现的东西已经很突破了，而且还非常有用。我认为我们越来越多的人将会和机器学习打交道
沉默术士 7年前 2057

CNN与图像语义分割

级别1：DL快速上手 级别2：从Caffe着手实践 级别3：读paper，网络Train起来 级别4：Demo跑起来 读一些源码玩玩 熟悉Caffe接口，写Demo这是硬功夫 分析各层Layer输出特征 级别5：何不自己搭个CNN玩玩 Train CNN时关
小金子 8年前 1716

惊！C++竟然还能有这种操作——高性能深度学习库（DLL）

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 作为一个深度学习的老司机，你是不是以为只有Python才能够玩转深度学习？如果是这样的话，那么本文作者可能就要教你怎么“做人”了。毕竟大牛的世界我们不懂！ 第一个版本C++
【方向】 7年前 4849

使用Keras进行深度学习：（一）Keras 入门

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。相对于其他深度学
磐石001 6年前 1652

常用的激活函数

摘要 近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了引人注目的成果，其中一个重要因素是激活函数的发展。新型激活函数ReLU克服了梯度消失，使得深度网络的直接监督式训练成为可能。本文将对激活函数的历史和近期进展进行总结和概括。 激活函数的定义与作用 在人工神经网络中，神
liurio 7年前 1342

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