摘要：到目前为止，深度学习是被炒得很火热的一个词，我一个刚出茅庐的小菜鸟，甚至还不能说全面了解深度学习的情况下，仅以个人有限的见解以及跟其他人的交流，说说我的看法。 为什么是过热呢？看看无论是互联网市场，还是大小商品市场，无论是做硬件的，还是倒腾软件的，只要跟信息相关，总想跟大数据或者深度学习扯上关系。貌
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posted @ 2017-01-14 22:23
随笔分类 - Deep Learning
摘要：1，首先说下环境和配置 配置： 环境：windows10，vs2013 community，cuda8.0，caffe，cudnn4 注意：先要安装好显卡驱动（我的显卡是1070），这里的例子只开通了matlab接口，需要用python可以安装anacoda并打开python接口。 2，准备文件 例
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posted @ 2017-01-05 22:56
摘要：#1，准备正负样本 正样本：可以一张图片上多个sample，也可以一张图片单独成一个sample，准备多个sample。生成描述文件如下所示： 负样本：只要不含正样本，任意图片都可以作为负样本，但是最好是正样本中的背景作为负样本，同样生成如下描述性文件： 注意：正负样本比例一般为1:3，负样本只需要
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posted @ 2016-08-10 08:46
摘要：原文地址：http://www.csuldw.com/2016/02/26/2016-02-26-choosing-a-machine-learning-classifier/ 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！ 机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一
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posted @ 2016-07-25 08:59
摘要：#1，概念 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。 SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转
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posted @ 2016-07-20 07:59
浙公网安备 33010602011771号