原创 使用c++和cuda寫深度學習框架：Grape簡介
前言 看過我之前的博客就知道，我曾經用java寫了一個深度神經網絡[CupDnn](https://github.com/sunnythree/CupDnn)，但是，java寫的深度神經網絡真的非常慢。由於這個原因，我打算使用c++和cu
2019-09-02 21:56:12
原创 java實現rnn
github地址： CupDnn地址（給個小星星唄^~^） RNN的原理？ 。。。。嗯。。。不想多說，很多介紹起原理的文章，所以這裏就不囉嗦了。 爲什麼推薦CupDnn中實現的rnn? 足夠簡單，可能是最簡單的實現吧，很容易學習。 有例子
2019-04-14 14:45:03
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原创 CupCnn的最近的一些更新情況
CupCnn是一個用java寫的卷積神經網絡。 支持L1、L2正則化 正則化的理論非常複雜，推導過程也比較繁瑣，但是實現確實異常的容易，主要體現在權重的衰減。通俗的講，就是我們每次在更新權重w的時候，可以的讓他比應該的大小減小一點。
2019-02-22 12:56:59
原创 計算圖（graph）的遍歷
很久沒有寫博客了，忙並不是藉口，懶纔是理由。 一直想重構CupCnn，寫成一個通用的計算圖，能隨意搭建各種神經網絡（CupCnn只能搭建有一個鏈路的有序的神經網絡），然後把名字也改了，叫CupDnn好了。所以，今天先寫着試下遍歷一個計
2019-01-05 22:54:09
原创 caffe lstm訓練mnist手寫數字
我們可以把深度學習能做的事情分爲兩類：時間無關的事情和時間相關的事情。時間無關的話，比如人臉識別，給神經網絡一張照片，神經網絡就能告訴你這是誰，這是和時間無關的。時間相關的話，比如，我要知道一段視頻裏的人是在吃飯還是在打哈欠，這個可能
2018-09-21 01:29:34
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原创 Android neon 學習筆記
搭建實驗環境 首先新建一個包含native代碼的項目： 然後在gradle中添加對neon的支持： externalNativeBuild { cmake {
2018-09-07 21:58:34
原创 vmware 虛擬機損壞後的修復辦法
爲了給虛擬機調整分區的大小，使用fdisk命令新建了一個分區，還沒搞明白問題出在了什麼地方，總之，fdisk把原來的文件系統給搞壞了。重啓之後，虛擬機無法啓動了，進入了grub rescure模式。裏面還有很多重要的文件啊，最近一段時間的
2018-08-29 16:19:34
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原创 java寫卷積神經網絡---卷積神經網絡（CupCnn）的數據結構
前言 我在寫CupCnn的時候，一個困擾我很久的問題，就是如何組織卷積神經網絡的數據結構。尤其是卷積層和全連接層之間的銜接問題。卷積層至少需要四維的數據結構（batch+channel+height+width）,而全連接層則只需一個二維
2018-08-22 00:30:05
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原创 自己製作機器學習訓練和測試使用的二進制數據集（C++）
本文主要分享筆者仿照Cifar-10二進制數據庫的格式，自己製作機器學習使用的二進制數據庫。經過封裝後，非常方便使用。代碼可用Github下載：BinaryDataset 關於Cifar-10 CIFAR-10數據集由10個類的60000
2018-08-22 00:30:05
原创 使用卷積神經網絡（CupCnn）訓練人臉檢測模型
結果展示 最近嘗試做了下人臉檢測，先上兩張效果圖吧： 這已經是跳出來的效果比較好的圖片了，表現的確是有點差。 我用了4000（19*19）多張人臉圖片和8000（19*19）多張非人臉圖片訓練出了這個卷積模型。這個數據量確實有點少
2018-08-22 00:30:05
原创 python 計算並繪製灰度直方圖
其灰度直方圖爲： 其灰度直方圖爲： 代碼如下： def calHistogram(img): if(len(img.shape) != 2): print("img size error")
2018-08-22 00:30:04
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原创 python 計算聯通區域
對於這樣的圖片： 摳出其中的黑色區域，效果如下： import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time def findUnico
2018-08-22 00:30:04
原创 python 計算積分圖和haar特徵
下面的代碼通過積分圖計算一張圖片的一種hear特徵的所有可能的值。初步學習圖像處理並嘗試寫代碼，如有錯誤，歡迎指出。 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl
2018-08-22 00:30:04
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原创 python 樸素貝葉斯
這裏的代碼應該是學習《統計學習方法》的實驗練習吧。代碼實現的是《統計學習方法》中第四章樸素貝葉斯法的一個實例，實例如下： 、 實現的步驟也是按照書中的步驟，如有問題，謝謝指正。 import numpy as np import p
2018-08-22 00:30:04
原创 python K-Means聚類算法的實現
K-Means 簡介 聚類算法有很多種（幾十種），K-Means是聚類算法中的最常用的一種，算法最大的特點是簡單，好理解，運算速度快，但是一定要在聚類前需要手工指定要分成幾類。 具體實現步驟如下： 給定n個訓練樣本{x1，x2，x3，
2018-08-22 00:30:03
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