随笔分类 - 机器学习
摘要：python3.5（推荐）或者python2.7 CUDA 8+ cuDNN5.1 python环境不能单独配置，必须先编译caffe，才能编译python环境。 下载caffe prebuild版本免去自行编译的繁琐。https://github.com/BVLC/caffe/tree/windo
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摘要：特征向量检索加速。https://www.zilliz.com/ 公司介绍： MegaWise异构众核加速数据库 MegaWise是ZILLIZ独立自主研发的新一代异构众核加速数据库系统。MegaWise使用GPU处理器上的成千上万个处理核心进行超大规模并行数据处理，实现数据库操作的加速。和传统数据
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摘要：4：要分阶段考虑： 1）数据预处理：对数据部分优化，更多，数据增强，输入图片resize调节，对图像预处理。 2）模型选择：模型选择，调参数，激活函数，网络结构等。 5：小卷积和大卷积有时会一起用 GoogleNet 1*1 3*3 5*5 7*7 卷积作用就是来特征提取的，对不同范围。
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摘要：迁移学习是一种机器学习技术，在一个特定的数据集上，重新利用已经训练过的卷积神经网络（CNN），并将其改造或迁移到一个不同的数据集中。重复使用训练过的卷积神经网络，主要原因是训练数据通常需要花费很长的时间。 如果之前已经训练过一个神经网络，你可以使用迁移学习个一小部分已标记的图像来将其转换成你的问题所
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摘要：https://ai.yanxishe.com/ https://ai.yanxishe.com/page/blogDetail/14365 GAN网络 对抗式生成网络-图像超分辨及图像修复 完全可见信念网络（Fully visible belief networks ） 变分自编码器（Variat
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摘要：深度学习(Deep Learning，DL)技术始于2006年Hinton等人在Science发表的文章”Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”， 正式在学界井喷是在2012年”Alexnet”提出后。 近些年来，DL被广泛
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摘要：SVM分类器：支持向量机Support Vector Machine。 一个普通的SVM就是一条直线，用来完美划分linearly separable的两类。解决线性 要解决非线性需要到高维处理： 核函数 TF-IDF（term frequency–inverse document frequenc
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摘要：pycharm jupyter notebook 环境配置
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