CSDN技术主题月----“深度学习”代码笔记专栏
2016-09-21 15:43
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2016-09-13nigelyq
技术专题
Hi,各位用户
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10月技术主题----“深度学习”
Batch Normalization 学习笔记 --------------https://code.csdn.net/snippets/1608106神经网络代码-------------------------------https://code.csdn.net/snippets/1876975
线性代数和Numpy的使用----------------------https://code.csdn.net/snippets/1807414
神经网络常用操作实现-----------------------https://code.csdn.net/snippets/1810015
Theano常用技巧-----------------------------https://code.csdn.net/snippets/1815824
线性回归算法实现---------------------------https://code.csdn.net/snippets/1820662
逻辑回归算法应用---------------------------https://code.csdn.net/snippets/1823250
用Theano实现多层前馈网络-------------------https://code.csdn.net/snippets/1851432
卷积神经网络(CNN)之卷积操作--------------https://code.csdn.net/snippets/1856625
卷积神经网络(CNN)实现--------------------https://code.csdn.net/snippets/1857587
堆叠去噪自动编码机(SdA)原理及实现--------https://code.csdn.net/snippets/1869571
深度学习-LSTM网络-代码---------------------https://code.csdn.net/snippets/1866476
Caffe学习笔记——Matlab接口----------------https://code.csdn.net/snippets/1802842
solver参数说明及利用自己的数据集对权值微调-https://code.csdn.net/snippets/1865649
MNIST的CNN实现——源码和运行结果-----------https://code.csdn.net/snippets/1693313
利用caffe训练深度学习模型------------------https://code.csdn.net/snippets/1610379
vgg人脸识别模型测试------------------------https://code.csdn.net/snippets/1614525
caffe源码解析之blob.hpp或blob.cpp----------https://code.csdn.net/snippets/1620527
caffe模型参数的一些解释--------------------https://code.csdn.net/snippets/1610047
让计算机阅读《天龙八部》-------------------https://code.csdn.net/snippets/1773808
使用LSTM进行大盘回归-----------------------https://code.csdn.net/snippets/1847366
快快点击按键创建你自己的代码笔记吧~~~
拓展阅读
常用的深度学习开源框架介绍:1、Caffe
源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用,包括Pinterest这样的web大户。与TensorFlow一样,Caffe也是由C++开发,Caffe也是Google今年早些时候发布的DeepDream项目(可以识别喵星人的人工智能神经网络)的基础。
2、Theano
2008年诞生于蒙特利尔理工学院,Theano派生出了大量深度学习Python软件包,最著名的包括Blocks和Keras
3、Torch
Torch诞生已经有十年之久,但是真正起势得益于去年Facebook开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch另外一个特殊之处是采用了不怎么流行的编程语言Lua(该语言曾被用来开发视频游戏)。
4、Brainstorm
来自瑞士人工智能实验室IDSIA的一个非常发展前景很不错的深度学习软件包,Brainstorm能够处理上百层的超级深度神经网络——所谓的公路网络Highway Networks。
5、Chainer
来自一个日本的深度学习创业公司Preferred Networks,今年6月发布的一个Python框架。Chainer的设计基于define by run原则,也就是说,该网络在运行中动态定义,而不是在启动时定义,这里有Chainer的详细文档。
6、Deeplearning4j
顾名思义,Deeplearning4j是”for Java”的深度学习框架,也是首个商用级别的深度学习开源库。Deeplearning4j由创业公司Skymind于2014年6月发布,使用Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等明星企业。
DeepLearning4j是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习开源库,可与Hadoop和Spark集成,即插即用,方便开发者在APP中快速集成深度学习功能,可应用于以下深度学习领域:人脸/图像识别、语音搜索、语音转文字(Speech to text)、垃圾信息过滤(异常侦测)、电商欺诈侦测
7、Marvin
普林斯顿大学视觉工作组新推出的C++框架。该团队还提供了一个文件用于将Caffe模型转化成语Marvin兼容的模式。
8、ConvNetJS
这是斯坦福大学博士生Andrej Karpathy开发浏览器插件,基于万能的JavaScript可以在你的游览器中训练神经网络。Karpathy还写了一个ConvNetJS的入门教程,以及一个简洁的浏览器演示项目。
9、MXNet
出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者之手,主要用C++编写。MXNet强调提高内存使用的效率,甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。
10、Neon
由创业公司Nervana Systems于今年五月开源,在某些基准测试中,由Python和Sass开发的Neon的测试成绩甚至要优于Caffeine、Torch和谷歌的TensorFlow。
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