caffe MNISTAutoencoder

最新推荐文章于 2023-07-17 16:06:58 发布
原创 最新推荐文章于 2023-07-17 16:06:58 发布 · 2.2k 阅读 · 1 ·
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本文介绍了几种关键的深度学习模型，包括自动编码器MNISTAutoencoder、用于分类任务的LogisticRegressionNet及其改进版LogisticRegressionNet2，还有用于目标检测的R-CNN-ilsvrc13模型。
MNISTAutoencoderLogisticRegressionNetLogisticRegressionNet2R-CNN-ilsvrc13
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自编码器AutoEncoder之MNIST数据压缩
weixin_43292547的博客
05-24 410
import tensorflow.compat.v1 as tf import tensorflow as tf2 tf.disable_v2_behavior() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.datasets import mnist # Hyper Parameters learn_rate=1e-3 batch_size=128 size1=256 size2=32 pic_siz
使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取
最新发布
李文韬的博客
01-09 2875
自动解码器（AD）是论文"DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation" 中使用的一种方法，与传统编码-解码结构不同，AD无编码器，仅有一个解码器。。在训练过程中特征向量与神经网络参数。如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经网络参数为m，那么待训练参数共有N*n+m个。训练完成之后，任给一个特征向量，输入解码器，则可得到一张图片。
深度学习入门：用MNIST完成Autoencoder（续）
weixin_34238633的博客
03-20 354
其实通常情况下，Autoencoder做数据压缩，性能并不怎么样。以图片压缩为例，想要训练一个能和JPEG性能相提并论的自编码器非常困难，并且要达到这个性能，你还必须要把图片的类型限定在很小的一个范围内（例如JPEG不怎么行的某类图片）。自编码器依赖于数据的特性使得它在面对真实数据的压缩上并不可行，你只能在指定类型的数据上获得还可以的效果，但谁知道未来...
Tensorflow实践之MNIST数据集上的Autoencoder
qwe1257的博客
10-26 1602
在学习Tensorflow的时候，我用的是github上一个比较好的项目，这个项目有两万多个star，然后里面的模型都是使用的MNIST数据集，我们的上一篇博客讲的怎么导入MNIST数据集，然后前几天实现了项目上的一个自编码器的项目，现在终结一下。 自编码器网络结构 如图所示，自编码器其实是一种不需要标注的监督学习，输入即输出，其中有四个隐藏层，前两个隐藏层为编码器，后两个称为解码器，这个自编码...
autoencoder压缩mnist分析与输出
10-17
用autoencoder处理mnist数据集，实现对不同类别字符的压缩，对压缩后编码做KNN分类，准确率95%，且做了解码器恢复实验。
caffe的mnist里的运行自编码的问题
Losteng的博客
04-16 2045
今天在运行caffe中自编码的例子出现了 这种光标闪动就是无法执行的情况。很是奇怪 就在网上查找最后在caffe的git上找到了解答 https://github.com/BVLC/caffe/issues/3037 解释一下 大概就是在运行 layer {   name: "data"   type: "Data"   top: "data"   include
深度学习入门：用MNIST完成Autoencoder
weixin_34007879的博客
03-01 621
Autoencoder基本是Deep Learning最经典的东西，也是入门的必经之路。Autoencoder是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数必须是数据相关的,有损的，从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 在这里，我来给大家完成一个MNIST数据集的Autoencoder 首先下载...
精选资源
caffemodel2pytorch:将Caffe模型转换为PyTorch
05-30
此转换器可用于将 Caffe 代码和层移植到 PyTorch。 特征： 将 caffemodel 的权重转储为 hdf5、npy、pt 和 json 格式 加载 Caffe 模型并从 PyTorch 使用它们 模拟 PyCaffe API 以允许平滑移植使用 Caffe 的代码...
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ONNXToCaffe:pytorch -> onnx -> caffe，pytorch to caffe，或者其他深度学习框架到onnx和onnx到caffe
05-29
我们可以将 onnx 操作转换为 caffe 层，它不仅来自 ，还来自许多其他 caffe 修改分支，如 ssd-caffe，并且仅支持 onnx opset_version=9。 通过 ONNX 将 pytorch 转换为 Caffe 此工具通过将模型转换为 Caffe 模型...
caffe-16-2020-11-14.zip
04-15
Caffe 是一个流行的开源深度学习框架，由加州大学伯克利分校的贾扬清等人创建。这个名为 "caffe-16-2020-11-14.zip" 的压缩包很可能包含了2020年11月14日更新的Caffe版本。在深入探讨Caffe之前，让我们先理解一下...
精选资源
mxnet2caffe:将模型从mxnet转换为caffe，而不会损失精度
05-09
通过`MXNet2Caffe`，开发者能够充分利用`Caffe`的生态系统，比如使用`Caffe`的预训练模型，或者将模型部署到仅支持`Caffe`的硬件或平台。同时，这也促进了深度学习框架间的合作和知识共享，推动了整个社区的发展。
bvlc_reference_caffenet.caffemodel
03-18
Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是由Berkeley Vision and Learning Center (BVLC)开发的一个高效、开源的深度学习库，主要用于图像分类、物体检测和其他计算机视觉任务。...
人工智能-自编码器-autoencoder-生成MNIST数据-variational-autoencoder-master
03-16
使用变分自动编码器生成MNIST
用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序
08-16
这是实现UFLDL第二单元“矢量化编程”中用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序，调用了上传的其它几个函数。我的机器上运行10000个样本集的训练大约需要45分钟
使用AutoEncoder对MNIST手写数据集进行表征学习（pytorch）
weixin_46321755的博客
10-28 1378
自编码
AutoEncoder（自编码：以Mnist数据集为例）
SinGaln的博客
07-10 3150
本例以pytorch框架进行实验： #coding = utf-8 import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mp...
autoencoder自编码器原理以及在mnist数据集上的实现
Cy_coding的博客
02-18 5355
Autoencoder是常见的一种非监督学习的神经网络。它实际由一组相对应的神经网络组成（可以是普通的全连接层，或者是卷积层，亦或者是LSTMRNN等等，取决于项目目的），其目的是将输入数据降维成一个低维度的潜在编码，再通过解码器将数据还原出来。因此autoencoder总是包含了两个部分，编码部分以及解码部分。编码部分负责将输入降维编码，解码部分负责让输出层通过潜在编码还原出输入层。我们的训练目标就是使得输出层与输入层之间的差距最小化。 我们会发现，有一定的风险使得训练出的AE模型是一个恒等函数，这是一.
Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits_Rbm训练(Matlab)
@Derrick_Li@
01-17 2660
Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits_Rbm训练(Matlab)
深度学习——自编码器AutoEncoder
Elon15的博客
07-17 6486
深度学习——自编码器AutoEncoder
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