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2017年4月8日
经验1
摘要: 纯属转载,有参考价值,更要共勉! 知乎原文 题主似乎没有明确自己是博士生,以下假设为博士生。 1、首先,请以一个局外人的理智角度,对你的导师进行如下分类: ① 圈内大牛,高水平论文很多,目前自己仍在亲力亲为参与科研工作,请转2 ② 简历里面有一些高水平论文,但是似乎并不能算是大牛,请转3 ③ 其他情
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posted @ 2017-04-08 22:30 best_na20170322
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2017年4月1日
Caffe和MatConvNet安装
摘要: 转载:http://www.linuxdiyf.com/linux/22847.html 一、Caffe(CPU Only)+Ubuntu14.04 要求:**Ubuntu系统,且必须是14.04版本,其他版本在配置过程中,可能会报错。如果不想出错,用14.04版本(32位、64位均可,推荐64位)
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posted @ 2017-04-01 11:10 best_na20170322
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2017年3月31日
Matconvet的学习笔记
摘要: 首先是自己的实践总结后面是转载的别人的内容: 在配置Matconvet时首先要配置MATLAB的编译器,此时你就要查看你的MATLAB的版本支持的编译器有哪些;两个相匹配后,再把msvc120opts.bat文件拷到C:\Program Files\MATLAB\R2014a\bin\win64\m
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posted @ 2017-03-31 17:25 best_na20170322
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2017年3月30日
CNN数据准备
摘要: 参考:http://blog.csdn.net/chengzhongxuyou/article/details/50717543 数据准备 这部分是最耗时耗力的了,自己自行准备,注意准备的图片的大小最好是一样的,免得麻烦。我使用64*64的尺寸大小。给出train文件夹图像库的列表示意。假设我们已经
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posted @ 2017-03-30 16:41 best_na20170322
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深度学习之卷积和池化
摘要: 转载:http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度
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posted @ 2017-03-30 11:54 best_na20170322
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2017年3月29日
深度学习之CNN的推导
摘要: 转载:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 本文的论文来自: Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie。 这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记,再看懂这个笔记之前,最
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posted @ 2017-03-29 16:29 best_na20170322
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深度学习八(总结)
摘要: 转载:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8782018 接上 十、总结与展望 1)Deep learning总结 深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法。换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或
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posted @ 2017-03-29 11:44 best_na20170322
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深度学习七(卷积神经网络)
摘要: 转载:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 接上 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之
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posted @ 2017-03-29 11:40 best_na20170322
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2017年3月28日
深度学习六
摘要: 接上 注:下面的两个Deep Learning方法说明需要完善,但为了保证文章的连续性和完整性,先贴一些上来,后面再修改好了。 9.3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波尔兹曼机 假设有一个二部图,每一层的节点之间没有链接,一层是可视层,即输入数据层(v),一
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posted @ 2017-03-28 15:36 best_na20170322
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深度学习五
摘要: 转载:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094 接上 9.2、Sparse Coding稀疏编码 如果我们把输出必须和输入相等的限制放松,同时利用线性代数中基的概念,即O = a1*Φ1 + a2*Φ2+….+ an*Φn, Φi是基,
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posted @ 2017-03-28 15:31 best_na20170322
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