原创 Linux(Ubuntu14.04)下安裝Anaconda和Spyder
Linux(Ubuntu14.04)下安裝Anaconda是爲了安裝Python所需要的各種庫以及他們的環境配置。 Spyder是使用python的IDE 安裝python和pip 一般linux系統都自帶python，所以不需要
2020-06-26 10:56:04
原创 安裝第三方庫出現 Python version 2.7 required, which was not found in the registry解決方法
安裝第三方庫出現 Python version 2.7 required, which was not found in the registry 建立一個文件 register.py 內容如下. 然後執行該腳本. [pyt
2020-06-26 10:56:04
原创 ReLu(Rectified Linear Units)激活函數
起源：傳統激活函數、腦神經元激活頻率研究、稀疏激活性 傳統Sigmoid系激活函數 傳統神經網絡中最常用的兩個激活函數，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被視爲神經網絡的核心所在。
2020-02-23 08:07:50
原创 caffe的python接口學習（8）：caffemodel中的參數及特徵的抽取
如果用公式 y=f(wx+b) 來表示整個運算過程的話，那麼w和b就是我們需要訓練的東西，w稱爲權值，在cnn中也可以叫做卷積核（filter），b是偏置項。f是激活函數，有sigmoid、relu等。x就是輸入的數據。 數據訓練
2020-02-23 08:07:50
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原创 用反捲積（Deconvnet）可視化理解卷積神經網絡
可視化理解卷積神經網絡 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370 作者：hjimce 一、相關理論 本篇博文主要講解2014年ECCV上的一篇經典文獻
2020-02-23 08:07:50
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原创 神經網絡的Dropout的理解
Dropout是2012年深度學習視覺領域的開山之作paper：《ImageNet Classification with Deep Convolutional》所提到的算法，用於防止過擬合。在我剛入門深度學習，搞視覺的時候，就有所耳聞，
2020-02-23 08:07:50
原创 python多維數組分位數的求取
在python中計算一個多維數組的任意百分比分位數，只需用np.percentile即可，十分方便 import numpy as np a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108] print np.percent
2020-02-23 08:07:50
原创 圖像卷積與濾波的一些知識點
之前在學習CNN的時候，有對卷積進行一些學習和整理，後來就爛尾了，現在稍微整理下，先放上來，以提醒和交流。 一、線性濾波與卷積的基本概念 線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法，它可以允許我們對圖像進行處理，產生很多不同的
2020-02-23 08:07:50
原创 從caffemodel中導出參數
原文地址：http://blog.csdn.net/u014510375/article/details/51704447 最近讀到一篇paper非常有意思，他們把caffe裏訓練好的模型的參數導出來了，然後…弄到了torch裏。所以
2020-02-23 08:07:50
原创 LeNet的詳細網絡結構
針對MNIST的LeNet結構如下圖所示：包含2個卷積層，2個max池化層，2個全連接接層和1個relu層與一個softmax層。 下面我來推導一下每層的神經元數目和參數的個數。 1、輸入層：輸入層輸入一個28*28的圖片。
2020-02-23 08:07:50
原创 CNN數值初始化——xavier（上）
作者：馮超 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22028079 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。 上一回我們做了三個小實驗。第一個是正常的實驗，表現優異；第二個
2020-02-23 08:07:50
原创 CNN數值初始化——xavier（下）
作者：馮超 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22044472 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授
2020-02-23 08:07:50
原创 反捲積與語義分割
原文地址：http://blog.csdn.net/u012938704/article/details/53202103?locationNum=1&fps=1 《Learning Deconvolution Network fo
2020-02-23 08:07:50
原创 Caffe學習系列(12)：訓練和測試自己的圖片
學習caffe的目的，不是簡單的做幾個練習，最終還是要用到自己的實際項目或科研中。因此，本文介紹一下，從自己的原始圖片到lmdb數據，再到訓練和測試模型的整個流程。 一、準備數據 有條件的同學，可以去imagenet的官網http:
2020-02-23 08:07:50
原创 AI領域的一些比較有影響力的會議
計算機領域中，一些頂級或權威的國際會議比SCI雜誌還難中，但在國內並不太被重視，估計蟲友們投的也比較少，這裏就不區分領域了，按原帖的佈局羅列如下。 國際會議 AREA: Artificial Intelligence and Relate
2018-12-12 19:15:40