09 2016 档案
摘要：http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/44592489 论文和源代码大集合 http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/44592489 牛人博客，超有实力的研究机构web主页 http://blog.
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摘要：对 CNN 模块的分析，该论文（Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet）已经做过了，里面的发现是非常有帮助的： 使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。 使用一个学习到的 RGB 的
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摘要：在上次打劫完一条街道之后，窃贼又发现了一个新的可以打劫的地方，但这次所有的房子围成了一个圈，这就意味着第一间房子和最后一间房子是挨着的。每个房子都存放着特定金额的钱。你面临的唯一约束条件是：相邻的房子装着相互联系的防盗系统，且 当相邻的两个房子同一天被打劫时，该系统会自动报警。 给定一个非负整数列表
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摘要：TanH / Hyperbolic Tangent 类型（type）：TanH CPU 实现： ./src/caffe/layers/tanh_layer.cpp CUDA、GPU实现： ./src/caffe/layers/tanh_layer.cu 例子 layer { name: "layer
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摘要：原文：http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html 参考：http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/47361571#vision-layers 记：总感觉对于caffe是一知半解，要深
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摘要：给定一个整数序列，找到最长上升子序列（LIS），返回LIS的长度。LIS(longestIncreasingSubsequence) 说明： 给定一个整数序列，找到最长上升子序列（LIS），返回LIS的长度。LIS(longestIncreasingSubsequence) 说明： 最长上升子序列的
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摘要：当训练好一个model之后，我们通常会根据这个model最终的loss和在验证集上的accuracy来判断它的好坏。但是，对于分类问题，我们如果只是知道整体的分类正确率 显然还不够，所以只有知道模型对于每一类的分类结果以及正确率这样才能更好的理解这个模型。 下面就是一个用训练好的模型，来对测试集进行
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/50471289#t0 综述： http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/50807362 googlenet和vgg是2014年imag
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