Alisa_xf的博客

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目录(?)[-]Caffe总体架构Blob解析工厂模式说明Solver解析Net类解析Layer解析Protobuf介绍总结本文作者：薛云峰 文章来源：深度学习大讲堂-深度学习框架Caffe源码解析作者简介： 薛云峰，(https://github.com/HolidayXue)，主要从事视频图像算法的研究，就职于浙江捷尚视觉科技股份有限公司担任深度

http://mt.sohu.com/20160413/n444091833.shtml作者：邬书哲中科院计算所智能信息处理重点实验室VIPL课题组博士生研究方向：目标检测，尤其关注基于深度学习的目标检测方法。　　本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与

深度学习导论 - 读李宏毅《1天搞懂深度学习》http://www.cnblogs.com/wdsunny/p/6477018.html

转自：http://m.blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/518124591 前言    2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。    本博客内写过一些机器学习

卷积神经网络入门学(1)原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/47323463作者：hjimce卷积神经网络算法是n年前就有的算法，只是近年来因为深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法，然后现在电脑的计算能力已非当年的那种计算水平，同时现在的训练数据很多，于是神经网络的相关算法又重新火了起来，因此卷积神经

转自： Jacky Yang 深度学习，机器学习，人工智能关于深度学习，网上的资料很多，不过貌似大部分都不太适合初学者。 这里有几个原因：1.深度学习确实需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过早地放弃。2.中国人或美国人写的书籍或文章，普遍比较难一些。我不太清楚为什么，不过确实是

AI（人工智能）是未来，是科幻小说，是我们日常生活的一部分。所有论断都是正确的，只是要看你所谈到的AI到底是什么。　　例如，当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol，媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI、机器学习、深度学习等术语。AlphaGo之所以打败Lee Se-dol，这三项技术都立下了汗马功劳，但它们并不是一回事。　　要搞清它们...