vvickey11的博客

首先ubuntu14.04，已经安装了python 2.7.6(这个最好你自己还是看一下)自己一个人开始摸索机器学习，对于框架也没有什么概念，首先我们需要一个深度模型框架，theano就是这样的一个存在。然后由于这个深度模型框架需要用到很多的计算什么的，所以就要安装其他的包，theano与它们之间，以及这些包之间就是依赖的关系。所以安装是有先后的顺序的。还有一些辅助的包也要安装一下，比如pip

1.制作U盘，安装ubuntu系统点击打开链接这篇文章写的很详尽了！

上下采样 点击打开链接点击打开链接图像的上下采样点击打开链接下采样：定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。　　采样率变化主要是由于信号处理的不同模块可能有不同的采样率要求。下采样相对于最初的连续时间?信号而言，还是要满足采样定理才行，否则这样的下采样会引起信号成分混叠。　　下采样

1.Ubuntu截屏命令行：gnome-screenshot -a2.netscope名字name:"你要写的网络的名字"

problems :   "pip is error,TypeError: __call__() takes exactly 2 arguments (1 given)"sudo python -m pip install --upgrade --force setuptoolssudo python -m pip install --upgrade --force pippip in

make sure you have done :make allmake pycaffemake distributein the path  where you place caffe.

删除cudasudo apt-get remove nvidia-cuda-toolkit删除cuda的依赖包sudo apt-get remove --auto-remove nvidia-cuda-toolkit清除配置和数据信息sudo apt-get purge nvidia-cuda-toolkit or sudo apt-get purge --au

http://www.afenxi.com/post/17815这个网址的混淆矩阵讲的很透彻，值得学习！

caffe中的iteration是一个batch是一个iteration。一个batch是一次处理的图片数量（可能一张可能多张）。test_iter:是针对测试集的概念，经过为加快测试速度，test_iter = (测试集图片数目) / (batch_size)。test_iteration: 带表训练集的概念，表示经过多少个bath_sizxe，我们进行一次测试。

http://www.jeyzhang.com/cnn-learning-notes-1.html根据这个自己的理解权值共享理解：1.首先理解权值共享的意义：意义就是对于大型网络参数过多计算量过大，所以考虑到使用权值共享的思想。2.怎样权值共享：对于一张图片（假设是灰度图），图片大小是1000*1000，第一层隐藏层有10^6个神经元。那么我们采用传统的全连接就需要10^1

公式：看不明白的先标记一下，看看下面，有时候公式的解释会写在后面/(ㄒoㄒ)/~~，我看了2个小时( ⊙ o ⊙ )啊！  公式一定手推这样才能理解( ⊙ o ⊙ )啊！代码：（一下内容来自知乎某位答主，我写在这里是为了便于以后自己可以查看，链接在下面）点击打开链接1. 如果这论文很老，论文里的算法在该领域有举足轻重的地位。那么网上很可能有工具包。例如我做的机器学习方向，经典的

点击打开链接以下是在这篇博客基础上，出现问题的解决方案和针对自己需要安装教程，俗话说的话我们都是站在巨人的肩膀上。我现在的电脑配置是：ubuntu14.04系统，8G内存，GTX1080显卡1.Ubuntu安装建议制作优盘安装（优盘为8G以上的空优盘），方便快捷（你会多次重装系统的，相信我）2. GTX1080显卡驱动367.35安装Sudo apt-get upd