Deep Learning for Vision with Caffe

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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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Opinioni

Materie

  • E-learning
  • Apprendimento
  • Framework
  • Caffè

Programma

Installation

  • Docker
  • Ubuntu
  • RHEL / CentOS / Fedora installation
  • Windows
Caffe Overview
  • 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.
New models and new code
  • Detection with Fast R-CNN
  • Sequences with LSTMs and Vision + Language with LRCN
  • Pixelwise prediction with FCNs
  • Framework design and future
Examples:
  • MNIST

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