1.資料集準備
imagenet:
cifar10/cifar100:
mnist:
labeled faces in the wild：
more dataset:
2.深度學習競賽及典型網路模型
ilsvrc（imagenet large scale visual recognition challenge）比賽；
網路：（1）alexnet（alex krizzhevsky）
（2）lenet-5（yan lecun）
（3）caffenet，googlenet，vgg
alexnet，lenet-5，caffenet，googlenet 在caffe有；
vgg：
3.深度學習框架
big 3：caffe,torch，theano；
tensorflow（google），cntk（ms），sysytemml（ibm），wills（samsung），fair modukle on torch（fb）；
caffe（
是乙個不需要程式設計的框架，只需要使用.prototxt 檔案去描述網路；
train models：
./build/tools/caffe train -- solver=models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt./build/tools/caffe train -- solver=models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt -gpu 0對已經訓練好的模型加上已經得到的權值引數等再進行重新訓練；
caffe model zoo：
places-205：
caffe on supervesse 使用者指導l：
torch： 科學計算框架
theano（科學計算庫
谷歌開源計算框架；資料流圖，節點計算單元，邊是輸入輸出的關係；c/c++/python api；ml && dl；
mnist資料集的訓練例子：
對比：靈活性：theano?tensorflow>torch>caffe
初學者：caffe>theano>torch（可以分布式運算）>tensorflow
深度學習視覺化工具digits：
4.深度學習實驗與實踐
深度學習系列3 框架caffe
caffe是賈揚清大神開發的一套系統，caffe2是重構後的版本。其基本結構為 import numpy as np import time from caffe2.python import core,workspace from caffe2.proto import caffe2 pb2 x ...
深度學習框架
近一年來，深度學習的風起雲湧，產生了許多令人興奮的成果，同時，深度學習框架也是百家爭鳴。經過這一年的觀察，tensorflow 似乎成為了一種潮流，並且越來越多的框架開始為 keras 提供支援，它可能會成為一種標準。今後選擇keras框架作為深度學習的目標。keras 被認為是構建神經網路的未來，...
深度學習系列 深度學習簡介
機器學習 使用計算機系統利用經驗改善效能，是人工智慧領域的分支，也是實現人工智慧的一種手段。表徵學習關注如何自動找出表示資料的合適方式，以便更好地將輸入變換為正確的輸出。深度學習 具有多級表示的表徵方法，在每一級 原始資料開始 通過簡單的函式將該級的表示變換為更高階的表示。可以將深度學習看作多個簡單...