卷积神经网络
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卷积神经网络的复杂度分析
原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/31575074 在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。 本文主要关注的是针对模型本身的复杂度分析（其实并不是很复杂啦～）。如果想要进一步评估模型在计算平台上的理论计算性…
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卷积神经网络CNN在自然语言处理的应用
当我们听到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNNs）时，往往会联想到计算机视觉。CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献，也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用。 最近我们开始在自然语言处理（Natural Language Processing）领域应用CNNs…
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卷积神经网络到底如何提取特征的
记录一些网友写的博客或者帖子，供学习用，感谢！ 用文氏图来理解卷积神经网络如何决定提取哪些特征：https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592 为什么卷积能够提取图像的特征？看完此文应该能够给你一个答案：https://blog.csdn.net/charleswangzi/article/d…
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Deep Learning系统实训之三：卷积神经网络
边界填充（padding）：卷积过程中，越靠近图片中间位置的像素点越容易被卷积计算多次，越靠近边缘的像素点被卷积计算的次数越少，填充就是为了使原来边缘像素点的位置变得相对靠近中部，而我们又不想让填充的数据影响到我们的计算结果，故填充值选择均用0来填充。 池化层不需要参数、只是对特征图进行压缩操作，以减少计算量：池化几乎不用平均池化，多用最大池化操作，对于…
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bmp图像插值算法近邻取样(效果最差，也最快)，双线性插值(效果可以,速度一般),三次卷积插值(效果最好,速度最慢)
UNCHAR3 ** CContourJudge::ImgInterp(int k, float imgfactor, float mode,UNCHAR3 **resimg) { int i,j; int pos; //UNCHAR3 ** reimg; long …
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周末轻松话卷积(上)
最近总是和卷积打交道,工作需要，每天都要碰到它好几次,不胜烦恼,因为在大学时候学信号与系统的时候就没学会，我于是心想一定要把卷积完全搞明白。正好同办公室的同学也问我什么是卷积,师姐昨天也告诉我说:“我也早就想把这个问题搞明白了！”经过一段时间的思考之后，有一些很有趣的体会和大家分享。 听说卷积这种运算式物理学家发明的，在实际中用得不亦乐乎，而数学家却一直没有…
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卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用
一、神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR（逻辑斯特回归） 或者 linear SVM ，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。 对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好…
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深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）计算复杂度分析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积，这种方法并不应用在深度学习中，只是用来帮你理解这种结构。 在神经网络中，我们通常会使用深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）。 这种方法在保持通道分离的前提下，接上一个深度卷积结构，即可实现空间卷积。…
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更多卷积动画，更好的理解各种DL中的卷积实现
https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic
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cuda编程-卷积优化
CUDA Convolution https://www.evl.uic.edu/sjames/cs525/final.html Improve Image Processing Using GPU Computing on Mali™ https://www.arm.com/files/event/2014_ARM_Multimedia_Seminar_…
