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minist
Deep Learning 学习随记(七)Convolution and Pooling --卷积和池化
两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,
MINIST
的28*28)可以采用全连接的方式(即输入层和隐含层直接相连)。
·
2015-11-12 11:40
OO
学习笔记:Caffe上配置和运行MNIST
学习笔记:Caffe上配置和运行MNIST MNIST,一个经典的手写数字库,包含60000个训练样本和10000个测试样本,图片大小28*28,在Caffe上配置的第一个案例 1首先,获取
minist
·
2015-11-07 10:25
学习笔记
KNN(k-NearestNeighbor)识别
minist
数据集
KNN算法介绍KNN(KNearestNeighbors,K近邻)算法是机器学习所有算法中理论最简单,最好理解的。KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判断(投票法)或者回归。如果K=1,那么新数据被简单分配给其近邻的类。KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义。对于监督学习,数据都
GavinZhou_xd
·
2015-10-24 11:57
Deep
learning
深度学习之路
KNN(k-NearestNeighbor)识别
minist
数据集
KNN算法介绍KNN(KNearestNeighbors,K近邻)算法是机器学习所有算法中理论最简单,最好理解的。KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判断(投票法)或者回归。如果K=1,那么新数据被简单分配给其近邻的类。KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义。对于监督学习,数据都
Gavin__Zhou
·
2015-10-24 11:00
算法
机器学习
knn
如何在有限的样板下增加训练样板
下面从网上得到一个对
minist
图像做样板增加的源码,源码是vs在命令行下进行编译,使用起来颇不方便,我在vs2010下做了一个工程,并增加了批量增加
cqcyst
·
2015-08-23 12:00
利用训练好的Caffe网络得到输入图像的分类
这里先说明两点: 1:这个程序在cifar10下测试通过 2:这段代码可以输入彩色或黑白图片 3:有些朋友肯能想把这段代码做
minist
下手写识别分类,不能直接使用,需要 改造两点
cqcyst
·
2015-08-09 00:00
Caffe上配置和运行MNIST
,cifar10为32*32,lenet为28*28,MNIST,一个经典的手写数字库,包含60000个训练样本和10000个测试样本,图片大小28*28,在Caffe上配置的第一个案例 1首先,获取
minist
baobei0112
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2015-06-11 10:00
caffe
学习笔记:Caffe上配置和运行MNIST
MNIST,一个经典的手写数字库,包含60000个训练样本和10000个测试样本,图片大小28*28,在Caffe上配置的第一个案例 1首先,获取
minist
的数据包。
lynnandwei
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2015-01-29 17:00
利用Python可视化
MINIST
数据集
在DeepNet上下载了MNIST数据库,文件格式为npy。想可视化下npy文件里存放的内容。因为目前Python的水平知识菜鸟级,于是上网搜了下做法。要用到NumPy和matplotlib两个库。下面以可视化test.npy中的第一张测试图片为例,其中load函数中的路径名需要根据实际路径做相应设置。importnumpynpimportmatplotlib.pyplotasplttest=np
breeze5428
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2014-11-02 11:09
Python&NumPy
利用Python可视化
MINIST
数据集
在DeepNet上下载了MNIST数据库,文件格式为npy。想可视化下npy文件里存放的内容。因为目前Python的水平知识菜鸟级,于是上网搜了下做法。要用到NumPy和matplotlib两个库。下面以可视化test.npy中的第一张测试图片为例,其中load函数中的路径名需要根据实际路径做相应设置。importnumpynp importmatplotlib.pyplotasplt test=
breeze5428
·
2014-11-02 11:00
load
可视化
numpy
Pyhon
MNIST
Deep Learning 学习随记(七)Convolution and Pooling --卷积和池化
两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,
MINIST
的28*28)可以采用全连接的方式(即输入层和隐含层直接相连)。
zhoubl668
·
2014-04-30 16:00
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