Deep Learning for Vision with Caffe
Corso
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Descrizione
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Tipologia
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Metodologia
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Caffe è un framework di apprendimento profondo fatto con espressione, velocità e modularità in mente Questo corso esplora l'applicazione del Caffe come framework di apprendimento approfondito per il riconoscimento di immagini usando MNIST come esempio Pubblico Questo corso è adatto a ricercatori e ingegneri del Deep Learning interessati a utilizzare Caffe come framework Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno in grado di: comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di Caffe eseguire le attività di installazione / produzione ambiente / architettura e configurazione valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio implementare produzioni avanzate come modelli di formazione, implementazione di livelli e registrazione .
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Profilo del corso
None
Opinioni
Materie
- E-learning
- Apprendimento
- Framework
- Caffè
Programma
Installation
- Docker
- Ubuntu
- RHEL / CentOS / Fedora installation
- Windows
- Nets, Layers, and Blobs: the anatomy of a Caffe model.
- Forward / Backward: the essential computations of layered compositional models.
- Loss: the task to be learned is defined by the loss.
- Solver: the solver coordinates model optimization.
- Layer Catalogue: the layer is the fundamental unit of modeling and computation – Caffe’s catalogue includes layers for state-of-the-art models.
- Interfaces: command line, Python, and MATLAB Caffe.
- Data: how to caffeinate data for model input.
- Caffeinated Convolution: how Caffe computes convolutions.
- Detection with Fast R-CNN
- Sequences with LSTMs and Vision + Language with LRCN
- Pixelwise prediction with FCNs
- Framework design and future
- MNIST
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