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原创深度学习 caffe 建自己的数据库训练一个自创卷积神经网络过程总结

楼主自己改好的一个二分类卷积神经网络，识别率已经达到100%，用了900张train集，100张test集现在我详细记录我的训练过程

2015-07-29 13:20:41 12318 4

原创深度学习模型之各种caffe版本（Linux和windows）的网址和配置

caffe官网：http://caffe.berkeleyvision.org/1.最原始的最开始版本：伯克利BVLC版https://github.com/BVLC/caffe主要在Linux上运行，有matlab和Python接口安装教程：http://suanfazu.com/t/caffe/2812.贾扬清大大自己的版本：https://github.com/Y

2015-07-16 10:40:23 3499

转载从入门到精通：SVM支持向量机

（一）SVM的背景简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Ac

2015-08-29 18:05:41 958

转载 Caffe到底训练出了个什么东西：caffemodel解析

Caffe中，数据的读取、运算、存储都是采用Google Protocol Buffer来进行的，所以首先来较为详细的介绍下Protocol Buffer(PB)。PB是一种轻便、高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。它可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。是一种效率和兼容性都很优秀的二进制数

2015-08-27 10:01:41 7989

转载 Nature：深度学习的现在和未来：DeepLearning、无监督学习、NLP

最新的《Nature》杂志专门为“人工智能 + 机器人”开辟了一个专题，发表多篇相关论文，其中包括了LeCun、Bengio和Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的上半部分。【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，最新

2015-08-13 16:28:02 39225

转载 Watson之心：DeepQA

Watson在智力问答游戏“Jeopardy！”中让人类最聪明的个体尝到了失败的滋味：曾经在这个节目中创下74连胜的Ken Jennings甚至在回答终极 Jeopardy！问题时，在题板上写下“I FOR ONE WELCOME OUR NEW COMPUTER OVERLORDS (我个人欢迎我们的新电脑霸主)”并认输。作为在Watson体内运转的软件，DeepQA问答系统是Watso

2015-08-12 15:45:21 2795

转载深度学习的革命（研究现状综述）

摘要：深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出给训练深层模型带来了希望，并在多个应用领域获得了成功。深层模型的并行化框架和训练加速方法是深度学习走向实用的重要基石，

2015-08-11 14:32:21 7185

转载 caffe的基本数据结构

1. 结构的生成：caffe的基本结构是采用google的proto库自动生成的，基本流程就是定义一个配置文件，扩展名为proto，调用proto库的编译器编译这个文件可以生成相应的类的c++的代码。具体的可以参见proto库的介绍。下面来介绍caffe中用到的一些结构2.Blob结构：a. blob是一个标准的Array，主要负责caffe中数据的存储(stores)、关

2015-07-23 16:12:35 1971

转载 Caffe中的优化方法：SGD、ADAGRAD、NAG，loss的计算

在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。Caffe通过协调的进行整个网络的前向传播推倒以及后向梯度对参数进行更新，试图减小损失。 Caffe已经封装好了三种优化方法，分别是Stochastic Gradient Descent (SGD), AdaptiveGradient (ADAGRAD), and Nestero

2015-07-23 14:26:11 8689

转载机器学习时代：深度学习的讲座

在车库咖啡见到了传说的中的大牛黄畅博士 @黄畅_了解的不只是人脸，黄博士对于识图技术进行了一个综述，下面是这次报告的总结。1. 关于机器学习优化的目的：黄博士提到机器学习并非以求最优为目的，而是以控制overfitting为目的。这个非正式报告中提到的问题，而是在讲座开始前和黄博士交流的时候提到的，引来几个同学的疑问，首先来解释一下这个问题微博上大家也都提到了一些看法：

2015-07-20 11:20:54 1256

转载 Caffe2——cifar10数据集创建lmdb或leveldb类型的数据

标签：class log com 代码使用 src http si html Caffe2——cifar10数据集创建lmdb或leveldb类型的数据cifar10数据集和mnist数据集存储方式不同，cifar10数据集把标签和图像数据以bin文件的方式存放在同一个文件内，这种存放方式使得每个子cifar数据bin文件的结构相同，所以cif

2015-07-16 16:12:27 1583

转载深度学习必读的一些资料

Reading ListList of reading lists and survey papers:BooksDeep Learning, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, MIT Press, In preparation.Review Papers Repres

2015-07-16 12:57:59 1275

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