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keras高层api_唐宇迪_tensor flow2.0_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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重大影响,基本上取代了传统的图像表示,例如在我们自己的vlfeat[11]开源库中实现的图像表示。 虽然大多数cnn是通过组合简单的线性和非线性滤波操作(如卷积和校正)来获得的,但它们的实现远不是简单的。原因是cnn需要从大量数据(通常是数百万张图像)中学习,需要非常高效的实现。作为大多数cnn库,matconvnet通过使用各种优化来实现这一点,主要是通过支持gpu上的计算。 还有许多其他的机器学习、深度学习和cnn开源库。举几个最受欢迎的:cudaconvnet、1 torch、2 theano、3和caffe4。这些库中的许多都得到了很好的支持,有许多活跃的贡献者和庞大的用户群。因此,为什么还要创建另一个库 开发matconvnet的主要动机是为研究人员提供一个特别友好和高效的环境,供他们在调查中使用。matconvnet通过在matlab环境中的深度集成实现了这一点,它是计算机视觉研究以及其他许多领域中最流行的开发环境之一。具体来说,matconvnet公开了简单的matlab命令cnn构建块,如卷积、标准化和池(第4章);然后可以轻松地组合和扩展这些命令,以创建cnn体
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