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2016年2月7日
theano中对图像进行convolution 运算
摘要: (1) 定义计算过程中需要的symbolic expression 1 """ 2 定义相关的symbolic experssion 3 """ 4 # convolution layer的输入,根据theano,它应该是一个4d tensor 5 input = T.tensor4(name='i
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posted @ 2016-02-07 01:55 纸鸢spring
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2016年2月6日
4d tensor
摘要: 偶然在一个ppt中看到了如下关于tensor的解释,清晰明白,所以post在这里,以备后续查看 根据这个理解: theano中的input(4d tensor):【mini-batch size, number of input feature maps, image height, image w
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posted @ 2016-02-06 02:50 纸鸢spring
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theano中的concolutional_mlp.py学习
摘要: (1) evaluate _lenet5中的导入数据部分 1 # 导入数据集,该函数定义在logistic_sgd中,返回的是一个list 2 datasets = load_data(dataset) 3 4 # 从list中提取三个元素,每个元素都是一个tuple(每个tuple含有2个元素,分
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posted @ 2016-02-06 02:17 纸鸢spring
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theano中的logisticregression代码学习
摘要: 1 class LogisticRegression (object): 2 def __int__(self,...): 3 4 #定义一些与逻辑回归相关的各种函数 5 6 def method1(...): 7 8 9 def method2(...): 10 11 def load_data(
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posted @ 2016-02-06 00:15 纸鸢spring
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2016年2月2日
利用Anaconda安装python后,如何安装opencv-python
摘要: 利用Anaconda安装python后,想要安装opencv-python,但发现利用opencv-python的官方教程,没法实现opencv的安装 还好看到了另外一篇博客的方法,试一下,果然凑效 即:直接在cmd命令行输入:conda install --channel https://cond
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posted @ 2016-02-02 23:59 纸鸢spring
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2016年2月1日
什么是image crop?
摘要: 一直对image crop很困惑,总算是看到了一篇描述较为简洁的说明:图像crop就是指从图像中移除不需要的信息,只保留需要的部分
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posted @ 2016-02-01 05:14 纸鸢spring
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deep learning framework(不同的深度学习框架)
摘要: 常用的deep learning frameworks 基本转自:http://www.codeceo.com/article/10-open-source-framework.html 1. Caffe 基于C++开发 2. Theano 大部分代码是使用CYthon开发的,主页有很详细的教程,在
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posted @ 2016-02-01 02:30 纸鸢spring
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2016年1月30日
常用machine learning数据集
摘要: ImageNet:非商业化的可视化大数据 截止到2015年5月1日,ImageNet数据库拥有超过1500万的图像。 cifar10:10类物体识别数据集 数据集中包含60,000幅32*32图像,共10类物体(6,000幅图像/类) 其中,50,000作为training images,10,00
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posted @ 2016-01-30 00:17 纸鸢spring
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2016年1月28日
配置安装theano环境(非GPU版)
摘要: 终于成功配置了theano环境,但由于本机没有gpu,所以配置的是非gpu版本的theano,下面将具体过程进行描述(安装成功后,有时对python的各种库进行更新时,可能会导致某个模块无法调用其他被更新的模块,此时,最简单傻瓜的方法就是把所有环境重新配置一次) 1.安装Adaconda 2.安装M
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posted @ 2016-01-28 04:48 纸鸢spring
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python相关的工具
摘要: 在使用python的时候,发现Adaconda工具包真的很不错,里面集合了很多的工具,并且,自带了很多的python常用模块 另外,PyCharm编辑器也是不错的,界面清晰,可以实现数据的可视化
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posted @ 2016-01-28 00:33 纸鸢spring
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