文件名称：caffe珍藏学习资料-深度学习
文件大小：14.98MB
文件格式：RAR
更新时间：2021-11-24 05:16:52
caffe 学习资料 深度学习 机器学习 人工智能
caffe是一种常用的深度学习框架，主要应用在视频、图像处理方面的应用上。该资源为珍藏的学习资料，十分难得。，
【文件预览】：
caffe log
----（6）优化算法基本原理.docx(30KB)
----（7）AlexNet 网络结构解析.docx(420KB)
----（5）Softmax回归.pdf(409KB)
----ELM-Chinese-Brief.pdf(700KB)
----（8）GoogleNet 网络结构解析.pdf(156KB)
----caffenet_train_val.svg(27KB)
----（9）CaffeNet 网络结构解析.docx(14KB)
----（3）反向传导算法.docx(194KB)
----（2）了解Net+Layer+Blob.pdf(314KB)
----（3）反向传导算法（推导）.pptx(1.1MB)
----（1）认识Caffe工程结构.pdf(275KB)
----（7）AlexNet 网络结构解析.pdf(504KB)
----（3）反向传导算法.pdf(434KB)
----layer.png(229KB)
----（1）认识Caffe工程结构.docx(21KB)
----（6）优化算法基本原理.pdf(319KB)
----Caffe官方教程中译本_CaffeCN社区翻译.pdf(1.48MB)
----（8）GoogleNet 网络结构解析.docx(16KB)
----（2）了解Net+Layer+Blob.docx(25KB)
----caffe学习笔记.pdf(2.48MB)
----（8）Going deeper with convolutions - Paper.pdf(1.16MB)
----（4）激励函数与损失函数.pptx(406KB)
----（9）CaffeNet 网络结构解析.pdf(127KB)
----caffe_cnn_forward.png(65KB)
----（5）Softmax回归.docx(104KB)
----message.docx(20KB)
----（3）反向传导算法（推导）.pdf(892KB)
----message.pdf(96KB)
----（7）AlexNet_Introduction.pptx(2.21MB)
----（7）AlexNet-Paper.pdf(1.36MB)
----（4）激励函数与损失函数.pdf(582KB)