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转自：http://www.leiphone.com/news/201605/zZqsZiVpcBBPqcGG.html真的，关于深度学习与计算机视觉，看这一篇就够了 | 硬创公开课本文作者：张驰2016-05-11 13:19导语：人工智能是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游和长生不老一样。我们想制造出一种机

转自：http://blog.youkuaiyun.com/zr459927180/article/details/51001536版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。目录(?)[+]使用的是happynear版本的caffe，编译过程传送门：http://blog.youkuaiyun.com/happynear/article/detai

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转自：http://blog.youkuaiyun.com/shakevincent/article/details/52995253版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。随着深度学习的发展，越来越多的人开始进入这个行业，希望可以有所进展，但是各行业的大牛们，速度超神，deep哈希、deep稀疏、deep做分类、识别、跟踪、等等。很多人也开始训练自己的数据集或者下

转自：http://blog.youkuaiyun.com/zb1165048017/article/details/70116323（2017-04-11）版权声明：欢迎大家一起交流，有错误谢谢指正~~~多句嘴，不要复制代码，因为优快云排版问题，有些东西会自动加入乱糟糟的字符，最好是自己手写代码。格外注意被“踩”的博客，可能有很大问题，请自行查找大牛们的教程，以免被误导。

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转自：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/卷积特征提取概述前面的练习中，解决了一些有关低分辨率图像的问题，比如：小块图像，手写数字小幅图像等。在这部分中，我们将把已知的方法扩展到实际应用中更加常见的大图像数据集。全联通网络在稀疏自编码章节中，我们介绍了把输入层和隐含层进行“全连接”的设计。从计

转自：池化Contents [hide]1 池化: 概述2 池化的不变性3 形式化描述4 中英文对照5 中文译者池化: 概述在通过卷积获得了特征 (features) 之后，下一步我们希望利用这些特征去做分类。理论上讲，人们可以用所有提取得到的特征去训练分类器，例如 softmax 分类器，但这样做面临

转自：http://blog.youkuaiyun.com/dcxhun3/article/details/46878999卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。       图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进

转自：http://blog.youkuaiyun.com/shakevincent/article/details/52946499版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。随着深度学习的发展，opencv3.1也可以直接调用caffe或者torch。下面是使用OpenCV的dnn模块来进行人脸识别： 1：编译opencv3.1 首先下载opencv

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转自：http://blog.youkuaiyun.com/gavin__zhou/article/details/50609325CNN刚刚入门，一直不是很明白通过卷积或者pooling之后图像的大小是多少，看了几天之后终于搞清楚了，在这里就结合keras来说说各层图像大小是怎么计算的，给刚入门的一点启发吧！keras中的convolution和poolingkeras我们以0.