yang-彧

转载地址：http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7826917Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse

转载博文地址：原博文地址在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set)。http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(val

一：在caffe搭建完成之后，开始编写批处理文件运行mnist模型。根据各位大神的博客在caffe根目录下有完成过这个模型的测试，但是考虑到每次还在跑到根目录下更改批处理文件，后续测试的模型多了就会比较容易搞混了。所以想把批处理文件直接写caffe-master\data\mnist文件里面，方便查看。为了达到这一效果，将批处理文件的相关参数都用了完全路径重写编写@echo offcol