卷积神经网络
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CNN—卷积神经网络
同样的pattern，在image里面，他可能会出现在image不同的部分，但是它们代表的是同样的含义，同样的形状，也有同样的neural，同样的参数，detector就可以侦测出来。 做Subsampling使图片变小对影响辨识没什么影响 整个CNN实现的过程为： CNN—Convolution 用3*3的矩阵，从左上角开始，与fi…
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人工智能，人工神经网络，机器学习，深度学习，卷积神经网络 时间线与内在联系（转载）
来源：https://blog.csdn.net/normol/article/details/89886067 这算是解开自己的疑惑，因为网上说法不一。自己去总结了一下，回过头来看其实别人说的也没错。因为这些概念在时间起源上的顺序不一定就是它们演化后的逻辑关系。。因此为了说明白，将从时间上和逻辑关系上分别说明。（注：自己仅是花了1一个小时不到，在维基百科上…
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卷积神经网络—padding、 pool、 Activation layer
#coding:utf-8 import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() image = tf.random_normal([1, 112, 96, 3]) in_channels = 3 out_channels = 32 kernel_size = 5 conv_weight = tf.Variable…
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tensorflow实现卷积层的几种方式
#coding:utf-8 #第一种实现 tf.nn import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim tf.reset_default_graph() image = tf.random_normal([1, 112, 96, 3]) in_channels = 3 out_cha…
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动态分组卷积-Dynamic Group Convolution for Accelerating Convolutional Neural Networks
地址：https://arxiv.org/pdf/2007.04242.pdf github：https://github.com/zhuogege1943/dgc/ from __future__ import absolute_import from __future__ import unicode_literals from __future…
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卷积骚操作-Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution
paper: https://arxiv.org/abs/2006.12085 Code: https://github.com/qiulinzhang/SPConv.pytorch 讲解：https://mp.weixin.qq.com/s/X92cdNubCbuqb2KGAVIoUg
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卷积骚操作-PSConv：Squeezing Feature Pyramid into One Compact Poly-Scale Convolutional Layer
地址：https://arxiv.org/pdf/2007.06191 github：https://github.com/d-li14/PSConv
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【TensorFlow-windows】(五) CNN（卷积神经网络）对cifar10的识别
主要内容： 1.基于CNN的cifar10识别（详细代码注释） 2.该实现中的函数总结 平台： 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe （当时TF还不支持python3.6，又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境，于是装了一个3-4.2.0（默认装python3.5），建…
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fc全连接层的作用、卷积层的作用、pooling层、激活函数的作用
fc：1.起到分类器的作用。对前层的特征进行一个加权和，（卷积层是将数据输入映射到隐层特征空间）将特征空间通过线性变换映射到样本标记空间（也就是label） 2.1*1卷积等价于fc；跟原feature map一样大小的卷积也等价于fc，也就是输入是一个5*3*3的feature map，用一个3x3x5的卷积去计算就是fc 3.全连接层参数冗余，…
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在 TensorFlow 中实现文本分类的卷积神经网络
在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络Github提供了完整的代码： https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情绪分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新…
