darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架,其主要特点就是容易安装,没有任何依赖项(OpenCV都可以不用),移植性非常好,支持CPU与GPU两种计算方式。
2021-05-29 14:01:47 1.68MB 深度学习 神经网络 darknet
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ncnn-examples-demo(深度学习框架必备,有详细注释),里面的库路径需要自己更改,用到opencv,vs2015以上版本
2021-04-06 11:32:35 13.67MB ncnn demo
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基于java 的深度学习框架DL4J的介绍和实例分析。
2021-04-01 16:10:25 1.41MB 深度学习 java
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深度学习框架简介.ppt
2021-03-17 14:14:13 802KB 深度学习
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实验室开放基金项目可行性研究报告(未完)-基于Tensorflow深度学习框架的电网仿真高性能数据挖掘平台技术研究.docx
2021-03-08 13:06:42 75KB tensorflow deep learning
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相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架,也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。本文将从整体架构和底层实现的视角,对Caffe源码进行解析。Caffe框架主要有五个组件,Blob,Solver,Net,Layer,Proto,其结构图如下图1所示。Solver负责深度网络的训练,每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测试网络对象。每个网络则由若干个Layer构成。每个Layer的输入和输出Featuremap表示为InputBlob和OutputBlob。Blob是Caffe实际存储数据的结构,是一个不定维的矩阵,在Caffe中一般用来表
2021-02-25 22:04:49 658KB 深度学习框架Caffe源码解析
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基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架,包含知识表示学习、实体识别与链接、实体关系抽取、事件检测与抽取、知识存储与查询、知识推理六大功能模块,已实现了命名实体识别、关系抽取、事件抽取、表示学习等功能。
2021-01-28 12:21:03 24KB 图谱
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本文于网络,文章讲解了使用TensorFlow如何来构建神经网络及 图像识别与卷积神经网络的详细描述。tensor:张量,是tensorflow的数据模型。在tensorflow中可以简单理解为多位数组,表示计算节点,是tensorflow管理数据的形式。但是在tensorflow中,张量的实现并不是直接采用数组的形式,它仅仅是对运算结果的引用。 张量的三个主要属性:name、shap
2021-01-28 11:25:12 977KB Tensorflow实战Google深度学习框架
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在pc ubuntu环境下对caffe+opencv环境进行交叉编译,针对caffe各个依赖的库都有详细的编译说明,并且在rk3288平台上验证了目标识别算法
2020-04-08 21:43:08 814KB caffe 交叉编译 linux arm
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pytorch Windows 版本 torch torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
2020-01-03 11:32:03 93.49MB pytorch 深度学习框架 支持python3.6
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