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    瞭解softmax分類器

    我想從此鏈接瞭解Softmax分類器的簡單實現 - CS231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition。在這裏他們實現了一個簡單的softmax分類器。在鏈接上的Softmax分類器的例子中，2D空間上有300個隨機點和一個與它們相關的標籤。 softmax分類器將瞭解哪個點屬於哪個類。 以下是softmax分類器的完整代碼。
    machine-learning deep-learning gradient-descent calculus softmax 2015-08-27

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    DL4J是超慢上了Googlenews矢量文件

    我試圖執行上DL4J下面的例子中（裝載預先訓練矢量文件）： File gModel = new File("./GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz"); Word2Vec vec = WordVectorSerializer.loadGoogleModel(gModel, true); InputStreamReader r = new InputS
    machine-learning deep-learning word2vec deeplearning4j nd4j 2015-08-29

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    什麼是卷積神經網絡的深度？

    我正在看看來自CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition的卷積神經網絡。在卷積神經網絡中，神經元以3維排列（height,width,depth）。我遇到了CNN的depth問題。我無法想象它是什麼。 在他們說的鏈接The CONV layer's parameters consist of a set of learna
    machine-learning neural-network deep-learning conv-neural-network 2015-08-30

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    「InitGoogleLogging」有什麼作用？

    我一直在修改來自Caffe深度學習庫的example C++ program，我注意到line 234上的這段代碼看起來沒有再次被引用。 ::google::InitGoogleLogging(argv[0]); 提供的參數是一個原型文件，它定義了我所調用的深度學習模型的參數。令我困惑的事情是這條線的結果去哪裏？我知道他們最終在程序中被使用，因爲如果我在prototxt文件中犯了一個錯誤，那麼
    c++ machine-learning deep-learning caffe glog 2015-09-02

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    Theano沒有在Windows上運行

    我想在Windows上使用python 3.4安裝theano。我下面這個指令Theano on Windows 它創建一個文件名爲Theano.egg鏈接內蟒蛇庫/站點包 但試圖調用進口theano當我得到這個錯誤 我用python setup.py develop，它給了我這個窗口。這表明一切安裝正常。任何幫助？
    python theano deep-learning 2015-09-04

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    每像素圖像場景標記輸出問題（使用FCN-32s語義分割）

    我正在尋找一種方式，給定一個輸入圖像和一個神經網絡，它將輸出圖像中每個像素的標記類天空，草地，山地，人物，汽車等）。 我設置了Caffe（未來分支）併成功運行了FCN-32s Fully Convolutional Semantic Segmentation on PASCAL-Context模型。但是，我無法使用它製作清晰的標籤圖片。 圖片是可視化我的問題： 輸入圖像 地面實況 我的結果： 這可
    image-processing neural-network deep-learning caffe labeling 2015-09-08

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    多標籤輸入到單標籤輸出

    是否有一個研究報告，其中輸入多重標記，但輸出（分類）是一個單一的標記？最好在計算機視覺領域。
    computer-vision neural-network convolution deep-learning caffe 2015-09-08

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    來自Caffe錯誤：沒有字段命名爲「網」

    我有來自Caffe C++的示例程序工作在我的電腦上，但最近重新編譯來自Caffe後，我遇到這個錯誤，當我嘗試運行程序： [libprotobuf ERROR google/protobuf/text_format.cc:245] Error parsing text-format caffe.NetParameter: 2:4: Message type "caffe.NetParameter"
    image-processing machine-learning neural-network deep-learning caffe 2015-09-09

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    Caffe中的批處理模式

    我想使用Caffe庫來提取圖像特徵，但我遇到性能問題。我只能使用CPU模式。我被告知Caffe支持批處理模式，其中處理一幅圖像所需的平均時間要慢得多。 我打電話下面的方法： const vector<Blob<Dtype>*>& Net::Forward(const vector<Blob<Dtype>* > & bottom, Dtype* loss = NULL); ，我的尺寸爲1的向量
    c++ neural-network deep-learning caffe 2015-09-10

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    減少Caffe網絡模型

    我想使用Caffe提取圖像特徵。但是，處理圖像需要很長時間，所以我正在尋找優化速度的方法。 我注意到的一件事是，我使用的網絡定義有四個額外的層，我從中讀取結果（並且沒有反饋信號，因此它們應該安全刪除）。 我試圖從定義文件中刪除它們，但它根本沒有任何效果。我想我可能需要刪除包含預先訓練權重的文件的相應部分。不過，編輯它的二進制文件（protobuffer）並不那麼容易。 您是否認爲移除這四層可能會對
    c++ neural-network deep-learning caffe 2015-09-10
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