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LSTM层注释，东西全在帖子里

这个是我自用的caffe latm层注释备份，别下载，注释都在我的帖子里了，那个不要钱。不想用网盘了，试试这个功能。嘿嘿

caffe lstm

本文官方链接https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15603194.html，未经授权勿转载 理解 LSTM 网络 https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Understanding LSTM Networks https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTM...

理解LSTM网络

英文原地址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 中文原地址：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理

（Caffe）LSTM层分析

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cpp-基于caffe的LSTMOCR案例

基于caffe的LSTM OCR案例，能够利用该案例完成序列的识别，包括验证码、车牌、身份证号码、地址等长序列动长的内容识别

lstm_lm_iter_110000.caffemodel

这是用https://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/53114698所介绍的LSTM语言模型小实验训练出来的模型结果，原文博客在https://github.com/jeffdonahue/caffe/blob/recurrent/examples/coco_caption/Caffe language model.ipynb

caffe的LSTM层实现与解析（非官方版）

最近看CTPN的论文时看到了demo中实现的LSTM层，这和caffe官方的基于recurrent层的不一样，是独立的。我对它做了一些注解，在这里贴出来方便以后查看。 #include #include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/common.hpp" #include "caffe/filler.hpp" #include "caffe/layer.

【caffe-Windows】关于LSTM的简单小例子

前言 这里主要是看到了一个简单的LSTM例子，比上一个coco简单很多，所以在这里记录一下，便于后续的分析，参考博客在上一篇文章的末尾提到过：Recurrent neural nets with Caffe 需要说明的是这个例子也并非原原本本的使用caffe自带的LSTM，而是加入了一些东西，所以我们还是得新增层 国际惯例，代码链接： 作者提供GitHub：https://github.c

Caffe2新增RNN支持

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caffe加入LSTM_layer的方法

src/caffe/layers/lstm.cpp #include <vector> #include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/common.hpp" #include "caffe/filler.hpp" #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/util/math_functions.hpp"...

caffe:LSTM源码分析

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caffe中如何实现rnn的结构

rnn结构的特点是，上一次的forward的输出会作为这次forward的输入，这种反馈结构在目前的layer设计要体现，同时rnn也存在很多变种，内部结构多种多样，比如GRU LSTM如何在保证反馈结构的同时，容许更加容易的实现内部结构？caffe中使用net去代替了layer，因为net内部又能用layer表述更加细致的结构变化，在net层面上实现反馈的输入即可，因此源码设计上，Recurre...

LSTM CTC ocr

参考资料：１.linux下:　https://github.com/fendaq/Caffe-OCR2.windows下:　https://github.com/senlinuc/caffe_ocr3.LSTM C++ : https://github.com/dlunion/CaffeLSTM-OCR4. warp CTC :   https://github.com/kasyoukin/caf...

lstm caffe几个变量的含义

https://github.com/junhyukoh/caffe-lstm/issues/5 转载于:https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/5381595.html

mnist example for lstm in caffe

下面给出在caffe中使用lstm的一个例子，其中数据集采用mnist。 在使用lstm中一定要注意clip_markers，每个序列以0开始，后面接1保持为当前序列。 训练代码为： train_mnist_classification.py #coding=gbk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.i...

caffe下一些参数的设置

weight_decay防止过拟合的参数,使用方式: 1 样本越多,该值越小 2 模型参数越多,该值越大 一般建议值: weight_decay: 0.0005 lr_mult,decay_mult 关于偏置与参数使用不同的学习率与权重衰减项: 1 偏置的学习率一般为参数的两倍 比如一个卷积,有偏置的话,其学习率应该是   param { lr_mult: 1 }   param { lr_mu...

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Caffe使用教程 初始化网络 #include "caffe/caffe.hpp" #include #include using namespace caffe; char *proto = "H:\\Models\\Caffe\\deploy.prototxt"; /* 加载CaffeNet的配置 */ Phase phase = TEST; /* or TRAIN */ Caff

LSTM神经网络的详细推导及C++实现

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