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文章/答案/技术大牛

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用户2442861的专栏

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caffe c++示例（mnist 多层感知机c++训练，测试）

c++python mac os 神经网络

caffe训练网络模型一般直接使用的caffe.bin: caffe train -solver solver.prototxt，其实这个命令的本质也是调用c++的Solver.

2019-02-25

9240

caffe源码分析-db, io

c++python mac os 神经网络

主要内容： caffe源码分析-SyncedMemory caffe源码分析-Blob 其中Blob分析给出了其直接与opencv的图片相互转化以及操作，可以使得我们更好的理解Blob.

2019-02-25

5230

caffe源码分析-DataTransformer

c++python mac os 神经网络

下面仅仅给出将Datum类型转化为caffe的Blob， cv::Mat的转化同理.

2019-02-25

5470

caffe源码分析-BlockingQueue

c++python mac os 神经网络

BlockingQueue线程安全的队列，作为caffe训练时数据同步的重要数据结构，本文做简要分析。

2019-02-25

5930

caffe源码分析-ReLULayer

python c++mac os 神经网络

激活函数如:ReLu，Sigmoid等layer相对较为简单，所以在分析InnerProductLayer前，我们先看下激活函数层。

2019-02-25

5180

caffe源码分析-layer

c++神经网络

Data Layers定义了caffe中网络的输入，依赖于高效的数据库，例如(LevelDB or LMDB)。并且可以对数据做预处理，例如mean subtraction, scaling, random cropping, mirroring。常用的有：Input, ImageData.

2019-02-25

1K0

c++ mnist转化为opecv Mat

c++python mac os 神经网络

本文主要介绍如何使用C++将mnist 数据集转化为Opencv Mat，问题来源主要代码以及运行示例如下：

2019-02-25

5290

数字图像处理的基本原理和常用方法

图像处理存储图像识别模式识别神经网络

数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

2018-09-19

5.9K0

循环神经网络教程第二部分-用python，numpy，theano实现一个RNN

神经网络 python numpy http 机器翻译

作者：徐志强链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22289383 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。在本部分，我们将会从头开始用python实现一个完整的循环神经网络，然后hui用Theano（一个可以在GPU上进行运算的库）对实现进行优化。我会跳过一些对理解循环神经网络不是很重要的代码片段，但完整的代码可以在这里找到。

2018-09-19

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CNN神经网络的直观解释

神经网络 nat 卷积神经网络图像识别机器人

卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。

2018-09-19

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