1 前言 在上一篇Blog.我介绍了在iOS上执行CNN的一些方法. 可是,一般来说.我们须要一个性能强劲的机器来跑CNN,我们仅仅只是须要将得到的结果用于移动端. 之前在Matlab使用UFLDL的代码改动后跑了手型识别的3层CNN,这里我们就考虑将Matlab转C之后移植到xcode中. Step 1:Matlab 转c 首先要保证代码能够跑.能够执行,比方我这边.例如以下測试cnn识别手型: >> parameters = load('./opt_parameters/opttheta_…

框架选择 參考这篇选型文章,http://zixun.github.io/blog/2015/04/11/iosdan-yuan-ce-shi-xi-lie-dan-yuan-ce-shi-kuang-jia-xuan-xing/,尽管结论不一定全然适用,可是关于框架对照的地方还是值得阅读的.基于这篇文章,排除Kiwi框架之后,决定參考一些项目的源码,了解他们使用的測试方面的框架. 首先,參考https://github.com/artsy/eigen开源项目,其内部总体结构很完整,开发流程也很…

原创blog,转载请注明出处 blog.csdn.net/hello_hwc 欢迎关注我的iOS-SDK具体解释专栏 http://blog.csdn.net/column/details/huangwenchen-ios-sdk.html 前言:測试是一个好的App必不可少的部分.每个App都是由一个个小的功能组合到一起的. 而这些小的功能又是由一个个函数或者说算法组合到一起的.单元測试就是对这些小的功能或者函数进行測试,良好的单元測试会让代码的健壮性提高非常多.XCTest就是XCode为我…

1.相同创建一个測试的project, 2.通过cocoaPod来下载GHUnit框架,或者到github上下载.由于这个框架是开源的第三方框架. 同一时候加入QuartCore.framework(或者加入:GHUnitios.framework框架). 3.在项目的Build Setting 中国搜索other linker Flags,并将它的值设置为"-ObjC-all_load",这个表示连接外面oc框架在编译之后. 4.改动一下启动的入口文件(即为:main.m 函数):不…

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最…

作者:szx_spark 1. Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. 在没有padding的情况下,经过卷积操作,输出的数据维度会减少.以二维卷积为例,输入大小 \(n\times n\),过滤器大小\(f\times f\),卷积后输出的大小为\((n-f+1)\times(n-f+1)\). 为了避免这种情况发生,可以采取paddi…

第一步.安装依赖库 brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb brew tap homebrew/science brew install hdf5 opencv brew install protobuf boost 第二步.编译caffe git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe make all && make test && make r…

github上热门深度学习项目 项目名 Stars 描述 TensorFlow 29622 使用数据流图进行可扩展机器学习的计算. Caffe 11799 Caffe:深度学习的快速开放框架. [Neural Style](https://github.com/jcjohnson/neural-style) 10148 火炬实现神经风格算法. Deep Dream 9042 深梦. Keras 7502 适用于Python的深度学习库.Convnets,递归神经网络等等.在Theano和Tens…

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(…

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g…