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【11分钟训练完ImageNet】DNN训练再破纪录,1024 CPU Caffe开源
此前,伯克利、TACC和UC戴维斯的研究人员使用新算法,在24分钟内训练完AlexNet,1小时训练完ResNet,创下了纪录。现在,他们继续推进,使用1024个CPU,在11分钟内训练完AlexNet,48分钟训练完ResNet-50。
从Caffe开始深度学习实战,徒手hack代码乐趣更多
阿里云工程师卜居接受CSDN记者专访,介绍了他在深度学习领域的实践经验和成长心得,以及完成Caffe著作背后的原因和故事。 从Geoffrey Hinton 2006年的论文算起,这一波深度学习(DL)浪潮才10年,而如果只算国内,深度学习的流行也不过5年,尽管如此,深度学习现在已经扎根中国互联网,成为BAT、京东、360、今日头条等公司的基础技术和战略技术,与之伴随的,则是深度学习技术人员
横向对比七大深度学习框架
文章讲的是横向对比七大深度学习框架,在深度学习项目开始前,选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近,来自数据科学公司 Silicon Valley Data Science 的数据工程师 Matt Rubashkin(UC Berkeley 博士)为我们带来了深度学习 7 种流行框架的深度横向对比,希望本文能对你带来帮助。
【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享(mark 专业的数据建模过程)
简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十
Caffe深度学习计算框架
Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia,目前在Google工作。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行、Python和MATLAB接口;可以在CPU和GPU直接无缝切换: 1 Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。
OpenCV 实时人脸检测
目的 试验OpenCV的实时图像捕获 实时窗口内对每一帧的图片进行处理 识别视频窗口内的人脸,并用一个矩形画出来 人脸检测方法有许多,比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。
caffe: fuck compile error again : error: a value of type "const float *" cannot be used to initialize an entity of type "float *"
wangxiao@wangxiao-GTX980:~/Downloads/caffe-master$ make -j8find: `wangxiao/bvlc_alexnet/spl': No such file or directoryfind: `caffemodel': No such file or directoryfind: `wangxiao/bvlc_alexnet/0.
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