conv-neural-network

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    如何把.txt转换成.idx3-ubyte格式？

    我正在做一个基于卷积神经网络的项目，我正在使用MNisT数据库作为训练图像以及测试数据。我想为卡纳达数字做到这一点，但是我用于数据集的格式是.txt和我只采用了idx3-ubyte格式的基本代码。 请向我推荐任何可以将.txt文件转换为.idx3-ubyte的工具。
    machine-learning computer-vision neural-network mnist conv-neural-network 2015-05-09

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    将文件复制到Mac上的RAM（Python）

    我正在运行构建一个convnet的另一个用户的一些代码。早期的功能试图通过运行列车和测试图像/dev/shm复制： import os import time paths = ["data/raw/images_train_rev1", "data/raw/images_test_rev1"] for path in paths: if os.path.exists(os.pa
    python linux macos unix conv-neural-network 2015-05-27

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    用于时间相关特征的卷积神经网络

    我需要从一系列图像中进行降维。更具体地说，每个图像是一个球移动的快照，最佳特征将是它的位置和速度。据我所知，CNN是降低图像分类功能的最新技术，但在这种情况下，只提供了一帧。是否有可能在不同的时间步骤提取许多图像的时间相关特征？否则，这是否是最先进的技术？ 这是我第一次使用CNN，我也希望任何引用或其他任何建议。
    neural-network convolution feature-extraction feature-selection conv-neural-network 2015-07-21

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    Haar级联方法vs卷积神经网络？

    我想知道如果在haar级联方法中，如果原始图像缩小并放大以找出重叠，则掩码大小是恒定的并且说明图像中不同大小的人脸。 我看到，在卷积神经网络的权重矩阵的大小恒定在说20 * 20 除了这个，我想知道，如果哈尔级联或CNN是人脸检测速度更快。 如果是这种情况，我可以使用haar级联来首先检测脸部位置，然后再使用CNN识别脸部。 PS： - 面是一个简单的对象，它可以像汽车，树木任何其他东西.....
    image-processing computer-vision neural-network haar-classifier conv-neural-network 2015-07-22

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    如何使用泄漏的ReLus作为隐藏层中的激活函数pylearn2

    我正在使用pylearn2库来设计一个CNN。我想在一个图层中使用Leaky ReLus作为激活函数。有没有任何可能的方式使用pylearn2来做到这一点？我是否必须为它编写自定义函数，或者pylearn2是否具有内置的函数？如果是这样，如何编写自定义代码？请任何人都可以帮我在这里？
    machine-learning theano conv-neural-network pylearn 2015-04-20

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    无法编译上pylearn2

    我试着在Windows上编译CNN与pylearn2服务器2012.但是，当我的网络包括MaxoutConvC01B它无法编译，并给出错误信息， RuntimeError cuda_convnet错误：（'以下错误（GpuContiguous.0），'\ n'，'无法编译cuda_convnet'） 请帮助解决此问题。
    machine-learning deep-learning conv-neural-network pylearn 2015-04-23

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    在Python中使用褶皱神经网络与千层面错误

    我已经使用了由Daniel Nouri在他的同名网站上提供的框架工作。这里是我的方案选用的代码看起来罚款我做了唯一的变化是改变output_nonlinearity = lasagne.nonlinearities.softmax和回归False.Otherwise它看起来很直截了当 from lasagne import layers import theano from lasagne.u
    python neural-network conv-neural-network 2015-06-13

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    如何计算神经网络输出层的二阶导数？

    我想实现卷积神经网络的随机对角Levenberg-Marquardt方法，以便为学习权重进行反向传播。 我是新来的，它很混乱，所以我有几个问题，我希望你能帮助我。 1）如何计算输出层的二阶导数。 由于我在一阶导数，我必须从所需的输出中减去输出并将其与输出的导数相乘。 但在二阶导数中，我该怎么做？ 2）在卷积神经网络的MaxPooling层中，我在2x2窗口中选择最大值，并将其乘以权重，现在是否必须
    opencv neural-network mathematical-optimization conv-neural-network hessian-matrix 2014-03-29
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