CUDA Convolution
https://www.evl.uic.edu/sjames/cs525/final.html
Improve Image Processing Using GPU Computing on Mali™
https://www.arm.com/files/event/2014_ARM_Multimedia_Seminar_Arcsoft.pdf
GPU Computing: Image Convolution
http://cg.ivd.kit.edu/downloads/assignment3_GPUC.pdf
CUDA Pro Tip: Increase Performance with Vectorized Memory Access
https://devblogs.nvidia.com/cuda-pro-tip-increase-performance-with-vectorized-memory-access/
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Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库，采样c++和CUDA实现，具有速度快，模型定义方便等优点。学习了几天过后，发现也有一个不方便的地方，就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。Caffe的数据层可以从数据库（支持leveldb、lmdb、hdf5）、图片、和内存中读入。我们要在程序中使用，当然得从内存中读入。参见http://c…
OpenGL学习入门之3D光照机器人 // myopengl.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include “stdafx.h” #include “StdAfx.h” #include<windows.h> #include<gl/glut.h> #include <iostream> using n…
【多重特征】 多变量线性回归 可以有任何输入变量的等式的表示方法 假设 使用矩阵乘法的定义，我们的多变量假设功能可以被简洁地描述为 这是未来我们为训练例子的准备的假设函数的向量化 【多重变量的梯度下降】 假设 参数 代价函数 梯度下降的步骤 原来的算法（n=1） 反复做{ 角度0 = 原角度0-学习率 *(1/m) …
统计学习三要素（模型，策略，算法）： 模型：假设空间，假设输入到输出之间的关系，获得一个参数向量 策略：按照什么准则（损失函数，风险函数，经验风险函数=>结构风险函数）选择最好的模型 算法：学习模型的具体计算方法 统计学习三要素 统计学习三要素个人理解 卷积神经网络CNN 卷积神经网络CNN完全指南终极版（一） 卷积神经网络CNN完全指南终极版…
卷积步长（Strided convolutions） 卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作，让我向你展示一个例子。 如果你想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了2。你还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为91。 只是之前我们移动蓝框的步长是1，现在移动的步长是2，我们让过滤器跳过2个步…
视频链接：李宏毅机器学习(2016)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 课程资源：Hung-yi Lee 课程相关PPT已经打包命名好了：链接：https://pan.baidu.com/s/1c3Jyh6S 密码：77u5 我的第十五讲笔记：李宏毅机器学习2016 第十五讲 无监督学习 生成模型之 VAE Generative Adversa…
近期，合合信息旗下扫描全能王推出液晶手写板（简称“手写板”），为用户带来仿真、流畅的书写绘画体验，一同发布的还有扫描全能王APP的新功能“拍手写板”。该功能可帮助用户在拍摄手写板内容后去除图片上的反光干扰，形成更贴近白纸、板报的图片，并通过手写字迹识别，快捷、有序地获取可编辑、可分享的电子文档，助力工作效率提升。家庭场景中，父母可使用该功能清晰地扫描、分…
在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍pooling层 1. Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个小例子（定义在.prototxt文件中） layer { nam…
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