caffe封装成库供第三方使用 2023年4月7日 下午10:05 • Caffe https://github.com/BVLC/caffe/pull/1667 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:caffe封装成库供第三方使用 - Python技术站 Caffe人工智能 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 caffe中的lr_policy 上一篇 2023年4月7日 caffe训练resume 下一篇 2023年4月7日 相关文章 循环神经网络 深度学习——循环神经网络RNN(一)_反向传播算法 RNN网络结构 Elman神经网络是最早的循环神经网络,由Elman于1990年提出,又称为SRN(Simple Recurrent Network, 简单循环网络)。RNN考虑了时序信息,当前时刻的输出不仅和当前时刻的输入有关,还和前面所有时刻的输入有关。 RNN的结构图(引用[2]中的图)如下: xt表示t时刻的输入向量; ht表示t时刻的隐藏层向量: … 2023年4月8日 000 目标检测 (五)目标检测新趋势拾遗 转载自知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34142321 关于作者: @李家丞同济大学数学系本科在读,现为格灵深瞳算法部实习生。 —————————————————————————————————-… 2023年4月8日 000 循环神经网络 循环神经网络(RNN)之LSTM(Long Short Term Memory networks) 目录 RNN为何能记忆以及它面临的问题 LSTM的网络结构 LSTM的思想 LSTM的详细网络结构 步骤1:存什么,丢什么(forget gate layer:忘记门) 步骤2:更新什么信息(输入门) 步骤3:开始更新信息 步骤4:当前时刻的输出 你可能会问关于LSTM的问题 LSTM的变种(GRU) 总结 1.RNN为何能记忆以及它面临的问题 当你在看一部… 2023年4月8日 000 循环神经网络 RNN 随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升,人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘。人工智能的背后源自于大数据、高性能的硬件与优秀的算法的支持。2016年,深度学习已成为Google搜索的热词,随着最近一两年的围棋人机大战中,阿法狗完胜世界冠军后,人们感觉到再也无法抵挡住AI的车轮的快速驶来。在2017年这一年中,AI已经突破天际,相关产品也出现… 循环神经网络 2023年4月5日 000 卷积神经网络 卷积层的优点 值得再度好多遍:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 摘抄自‘ 战争热诚’ 的博文 权值共享: 下图左:如果我们有1000×1000像素的图像,有1百万个隐层神经元,那么他们全连接的话(每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点),就有1000x1000x1000000=10^12个连接,也就是1… 2023年4月8日 000 卷积神经网络 卷积神经网络对图片分类-中 接上篇:卷积神经网络对图片分类-上 5 池层(Pooling Layers) 池层通常用在卷积层之后,池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度,降低计算开销,控制过拟合。 如之前所说,一张28X28的输入图片,经过5X5的过滤器后会得到一个24X24的特征图像,继续简化这个24X24特征图像里的信息,只保留关键信息。需要加入一个池层: … 2023年4月8日 000 Keras 环境配置—Tensorflow和Keras的版本对应关系 环境配置 版本问题—Tensorflow和Keras的版本对应关系 版本问题—Tensorflow和Keras的版本对应关系 keras和tensorflow的版本对应关系,可参考: 您的支持,是我不断创作的最大动力~ 欢迎点赞,关注,留言交流~ 深度学习,乐此不疲~ 2023年4月8日 000 目标检测 tensorflow(预训练模型) tensorflow detection model zoo:在这个链接当中哦有训练好的checkpoint:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md 这里的模型是基于COCO dataset,… 目标检测 2023年4月8日 000