deep-learning

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    我一直在关注如何训练ANN来分类MNIST号码的http://deeplearning.net/tutorial/教程。我现在在“卷积神经网络”一章。我想在单个示例(MNIST图像)上使用训练好的网络并获得预测结果。有没有办法做到这一点? 我在教程和谷歌上展望未来,但找不到任何东西。 非常感谢您提供任何帮助!

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    我有兴趣在我的C++程序中实现一个卷积神经网络,在那里我跟踪标记的昆虫(我也使用OpenCV)。我看到人们提到了很多Caffe,Torch和Theano,但我还没有听到讨论过的SHOGUN Toolbox中的CNN。这个CNN是否运行良好,如果你在C++工作,任何人都会推荐它?我已经通过python中的scikit-neuralnetwork使用Theano来测试一些图像,并且这很有效,除了不幸的

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    在C++ example provided by Caffe中,他们在第56行使用了变量“TEST”。我之前或之后没有看到它的引用,所以我想知道是否有人知道变量的作用?

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    我一直在following an example我被提及如何将OpenCV Mat转换成我可以预测的Caffe对象。据我了解,首节缩放图像,然后初始化的朱古力类TransformationParameter: const float img_to_net_scale = 0.0039215684; TransformationParameter input_xform_param; input

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    我最近修改了Caffe C++ classification example file,我试图重新编译它。但是,我无法将简单的g ++编译链接到include目录中的.hpp文件。我知道这是一个基本的问题,但我似乎无法解决 - 有人能帮我解决如何编译这个程序吗?编译现在看起来是这样的: g++ -I /home/jack/caffe/include classification.cpp -o cl

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    有谁知道Caffe是否存在一个很好的LSTM模块?我从russel91的github账户中发现了一个,但显然包含示例和解释的网页消失了(原名为http://apollo.deepmatter.io/ - >现在它仅重定向到github page,它没有任何示例或解释)。

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    我从官方的烤宽面条加载了mnist_conv.py示例。 在和,我想预测我自己的例子。我看到“lasagne.layers.get_output()”应该处理来自官方文档的numpy数组,但它不起作用,我无法弄清楚我该怎么做。 这里是我的代码: if __name__ == '__main__': output_layer = main() #the output layer from

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    我知道第一步是创建两个带有相应标签的文件列表,一个用于训练,一个用于测试集。假设前者称为train.txt,后者称为val.txt。这些文件列表中的路径应该是相对的。标签应该从0开始,类似于此: relative/path/img1.jpg 0 relative/path/img2.jpg 0 relative/path/img3.jpg 1 relative/path/img4.jpg 1

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    我有10000张图像。我想将它们转换为像'train-images-idx3-ubyte'这样的格式。这种格式来自here。我希望他们使用说明here 我感谢所有帮助

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    我已经通过一个序列训练了一个LSTM,并尝试测试它是否可以合成某些输出序列,但有趣且不幸的是,它非常快速,即在2个时间步后稳定到一个固定输出,意味着一个确切的序列相同的值。 现在我已经改变了初始化,但输出在2步后总是相同的。培训或抽样可能有什么错误? 对不起,我不能给更多的上下文,因为整个程序是一个太大而不能发布在这里。