Kursplan

Installation

  • Docker
  • Ubuntu
  • Installation av RHEL / CentOS / Fedora
  • Windows

Caffe Översikt

  • Nät, lager och blobbar: anatomin hos en Caffe-modell.
  • Framåt/bakåt: de väsentliga beräkningarna av skiktade kompositionsmodeller.
  • Förlust: uppgiften som ska läras definieras av förlusten.
  • Lösare: Lösaren samordnar modelloptimering.
  • Lagerkatalog: lagret är den grundläggande enheten för modellering och beräkning – Caffe:s katalog innehåller lager för toppmoderna modeller.
  • Gränssnitt: kommandoraden, Python och MATLAB Caffe.
  • Data: hur man koffeinerar data för modellinmatning.
  • Caffeinerad faltning: hur Caffe beräknar faltningar.

New modeller och ny kod

  • Detektering med snabb R-CNN
  • Sekvenser med LSTM och Vision + Language med LRCN
  • Pixelvis förutsägelse med FCN:er
  • Ramverkets utformning och framtid

Exempel:

  • MNIST MNIST

 

 

Krav

Ingen

  21 timmar

Antal deltagare



Price per participant

Vittnesmål (1)

Relaterade Kurser

Relaterade Kategorier