deeplearningtoolbox  下载链接github : https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox,只需要解压到matlab当前工作路径,最好是把data,util,CNN(DBN,CAE..)子目录路径也添加到matlab搜索路径,先注释掉tests文件下第一行(比如CNNfunction test_example_CNN),然后再运行程序即可. 错误:assert(~isOctave() || compare_versio

Matlab和Python都有一些关于深度学习的开源的解决方案(caffe\DeepMind\TensorFlow),基于哪个开展应用研究好?

前言 对前面的东西更新了一下.地方包括: 1.GUI的更新,更友好的用户界面 2.支持用手直接画车辆区域,并且识别出来 3.将proposal.detect.fine-grained classification三个步骤分离 4.在传入Classification Net的时候,不再循环传入分类,而是将检测出的proposal一起截取形成一个image4d,共同传入alexnet.此举是为了加速. Github https://github.com/ChenJoya/Vehicle_Detect

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

笔者:受alphago影响,想看看深度学习,但是其在R语言中的应用包可谓少之又少,更多的是在matlab和python中或者是调用.整理一下目前我看到的R语言的材料: ------------------------------------------------------------ 近期,弗莱堡大学的Oksana Kutina 和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为<深入比较四个R中的深度学习包>的博文.其中,四个R包的综述如下: MXNet: MXNet深度学习库的R接

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目[转] 2017-02-19 20:09 334人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: deeplearning(28) from: https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow Star

目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络

1 这个是什么?        基于全卷积神经网络(FCN)的自动生成口红Python程序. 图1 FCN生成口红的效果(注:此两张人脸图来自人脸公开数据库LFW) 2 怎么使用了?        首先能从这个Github(https://github.com/Kalafinaian/ai_lips_makeup)中下载这个python项目.下载解压后你得到这样一个程序. 图2 口红Python程序        本项目的运行环境为Python3.6,需要的深度学习包tensorflow , 脸

1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一. 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境. 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境: sou

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言H2o包的几个应用案例 笔者寄语:受启发想了解H2o平台的一些R语言实现,网上已有一篇H2o的demo文件.笔者在这多贴一些案例,并且把自己实践的一些小例子贴出来. 关于H2o平台长啥样,可以看H2o的官网,关于深度学习长啥样,可以看一些教程,比如ParallelR博客之中的解析. 下面主要是贴几个案例,让大家看看. ----------

[神经网络与深度学习][Matlab开发]caffe-windows使能Matlab2015b接口 标签:[神经网络与深度学习] [Matlab开发] 主要是想全部来一次,所以使能了Matlab的接口,中间只出现了一个错误下面记录一下. <1> 配置CommonSettings.props中python接口 <MatlabSupport>true</MatlabSupport> <PropertyGroup Condition="'$(MatlabSup

摘要:当前深度学习在目标检测领域的影响日益显著,本文主要基于深度学习的目标检测算法实现车辆检测,为大家介绍如何利用\(\color{#4285f4}{M}\color{#ea4335}{A}\color{#fbbc05}{T}\color{#4285f4}{L}\color{#34a853}{A}\color{#ea4335}{B}\)设计一个车辆检测系统的软件,通过自行搭建YOLO网络并利用自定义的数据集进行训练.验证模型,最终实现系统可选取图片或视频进行检测.标注,以及结果的实时显示和保存.

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间

实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24162430 Life is short, you need Python 人生苦短,我用Python -- Bruce Eckel 5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明确.Python作者是荷兰人Guido van Rossum,1

30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库.它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单.很多其他的库是以 Theano 为基础开发的:Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库.Theano 在底层帮助其

深度学习框架caffe特点,富有表达性.快速.模块化.下面介绍caffe如何在Ubuntu上编译安装. 1. 前提条件 安装依赖的软件包: CUDA 用来使用GPU模式计算. 建议使用 7.0 以上最新的版本 BLAS via ATLAS, MKL, or OpenBLAS. Boost >= 1.55 protobuf, glog, gflags, hdf5 可选依赖软件包: OpenCV >= 2.4 including 3.0 IO libraries: lmdb, leveldb (n

深度学习框架-caffe安装 [Mac OSX 10.12] [参考资源] 1.英文原文:(使用GPU) [http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/] 2.基于1的两篇中文博客: [http://ylzhao.blogspot.kr/2015/04/mac-os-x-1010caffe.html][http://www.jianshu.com/p/8795b88

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "He

1. 神经网络原理 神经网络模型,是上一章节提到的典型的监督学习问题,即我们有一组输入以及对应的目标输出,求最优模型.通过最优模型,当我们有新的输入时,可以得到一个近似真实的预测输出. 我们先看一下如何实现这样一个简单的神经网络: 输入 x = [1,2,3], 目标输出 y = [-0.85, 0.72] 中间使用一个包含四个单元的隐藏层. 结构如图: 求所需参数 w10w10 w20w20 b10b10 b20b20, 使得给定输入 x 下得到的输出 ,和目标输出 y^y^ 之间的平均均方误