caffe学习笔记(三)--mnist lecun模型可视化

【每天码一点】mnist:数据降维+特征可视化 目录 1.PCA 2. 自编码模型 1.PCA from sklearn import datasets from sklearn import decomposition import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D %matplotlib notebook def load_data(path): with. 阅读详情

在前面的基础上,需要编译caffe,编译按照前文要求编译一下caffe,再make pycaffe,来对Python进行配置

  1. 安装必要的Python包
    sudo apt-get install python-numpy
    sudo apt-get install pydot

  2. 编译pycaffe

    cd caffe
    make clean
    make all -j2
    make pycaffe

  3. 绘制网络结构图
    cd caffe/python
    python draw_net.py ../examples/mnist/lenet_train_test.prototxt lenet.png

lecnn模型网络结构图
绘制出来的结构如图所示,能清晰的看到lecun的卷积 池化和全通层,好了今天就先到这里。
参考文献:
深度学习:21天实战caffe.赵永科
http://blog.youkuaiyun.com/u013609078/article/details/50479518
http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4242906.html

【33】t-SNE原理介绍与对手写数字MNIST的可视化结果 如有错误,恳请指出。 这篇博客将会介绍一个无监督的降维算法——t-SNE,其是一个常用的降维可视化工具,下面会记录一下李宏毅老师对其的原理介绍,然后我做了一个实验,用其来对手写数字(MNIST数据集)进行降维的一个效果展示。 文章目录1. t-SNE原理介绍1.1 manifold介绍1.2 LLE1.3 t-SNE2. t-SNE可视化效果2.1 2D可视化效果2.2 3D可视化效果3. t-SNE降维后对MNIST数据集进行分类 1. t-SNE原理介绍 t-SNE全称是t-distributed. 阅读详情

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