課程簡介

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  • 窗戶

Caffe 概述

  • Nets、Layers 和 Blobs:Caffe 模型的剖析。
  • 前向/後向:分層組合模型的基本計算。
  • 損失:要學習的任務由損失定義。
  • 求解器:求解器協調模型優化。
  • 層目錄:層是建模和計算的基本單元 - Caffe 的目錄包括用於最先進模型的層。
  • 介面:命令行、Python 和 MATLAB Caffe。
  • 數據:如何為模型輸入的數據添加咖啡因。
  • 含咖啡因的捲積:Caffe 如何計算卷積。

新模型和新代碼

  • 使用快速 R-CNN 進行檢測
  • 使用 LSTM 的序列和使用 LRCN 的視覺 + 語言
  • 使用FCN進行圖元級預測
  • 框架設計與未來

例子:

  • MNIST

 

 

最低要求

沒有

  21 時間:
 

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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