Caffe

首页 标签 Caffe
# Caffe #
关注
516内容
能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!
深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破, 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。
【玩转数据系列十三】机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分
机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分 背景 如果你是做互联网金融的,那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法,评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模的一种方法。
通过阿里云容器服务深度学习解决方案上手Caffe+多GPU训练
阿里云容器服务提供的深度学习解决方案内置了对Tensorflow, Keras, MXnet框架的环境,并支持基于它们的深度学习模型开发、模型训练和模型预测。同时,对于模型训练和预测,用户还可以通过指定自定义容器镜像的方式,使用其他深度学习框架。
ArXiv最受欢迎开源深度学习框架榜单:TensorFlow第一,PyTorch第四
Kears作者François Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架,TensorFlow不出意外排名第一,Keras排名第二。随后是Caffe、PyTorch和Theano,再次是MXNet、Chainer和CNTK。
TensorFlow中那些鲜为人知却又极其实用的知识
TensorFlow的生态圈极其强大,覆盖了科研、工程中的各种流程,其中一些特别好用的模块和技巧可以使你的工作效率大幅度提升,也可以让你的产品变得非常稳定。本文介绍其中的一些鲜为人知却又十分实用的知识。
2016年,机器学习和人工智能领域有什么重大进展?(附重要论文下载链接)
2016年机器学习领域取得了很多可以铭记在历史中的进展,将其称为”机器学习元年”也并不为过。市场上各大公司都在进行机器学习的研究,即使没有,他们也通过收购各类机器学习初创公司来快速进入这个领域。
编译caffe的Python借口,提示:ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit__caffe)
      >>> import caffeTraceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/home/wangxiao/Downloads/project/caffe-master/python/caffe/__init__.
免费试用