遞歸神經網路（RNN）和長短期記憶模型（LSTM）的運作原理

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GAN 入門筆記

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Linux (CentOS) 使用 Tensorflow-gpu (1080ti)

搞了一陣子，總算能在 Linux 上成功使用 Tensorflow GPU 版本 簡單紀錄一下 -- LAB 機器是 X299 + 1080ti，沒有 onboard gpu 這導致 Ubuntu 一個尷尬的問題 -- 太舊的版本 splash 會有問題無法顯示，太新的版本無法使用舊的 CUDA 幸好 CentOS 7 可以解決上述問題，所以不用強求一定要使用 Ubuntu，可以解決問題就先頂著用 另外，CUDA 一樣要使用 9.0，9.2 或是 10 都不行，不用浪費時間測試了 ================================================ 首先下載 Driver https://www.nvidia.com/object/unix.html 再參考內容安裝並修改 grub http://www.advancedclustering.com/act_kb/installing-nvidia-drivers-rhel-centos-7/ 使用 nvidia-smi 測試一下，有列出 GPU 表示成功 繼續下載 CUDA 9.0，下面有兩份 Guide 可以參考 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=CentOS&target_version=7&target_type=runfilelocal 下載 cudnn for cuda 9.0 (要註冊) https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下載 Anaconda 並安裝 https://www.anaconda.com/download/#linux http://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/ 這邊要注意，新的 Conda 使用的 Python 是 3.7，安裝後要把 Python 改用 3.6，沒注意到版本差異卡了一些時間 conda i...
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CNN 進階：RCNN、YOLO、SSD

深度学习目标检测：RCNN，Fast，Faster，YOLO，SSD比较 https://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/54316814 R-CNN、fast-RCNN、faster-RCNN到yolo、SSD简要 https://blog.csdn.net/sum_nap/article/details/80388110 深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD https://zhuanlan.zhihu.com/p/29434605 Python 3 & Keras YOLO v3解析与实现 https://www.jianshu.com/p/3943be47fe84 Github: ssd_keras https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras
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