卷积神经网络
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【卷积】图像分块与卷积特征提取与自然图像静态统计特性
Main Page – Ufldl http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Main_Page 卷积特征提取—处理大型图像 – CSDN博客 http://blog.csdn.net/u013884378/article/details/21700363 仿真表明，如果将整幅图像运用imres…
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卷积神经网络基础_转载
网上看到的关于卷积神经网络总结比较好的文章 链接如下：https://blog.csdn.net/sinat_34328764/article/details/84192303
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tensorflow的卷积和池化层（二）：记实践之cifar10
在tensorflow中的卷积和池化层(一)的内容，继续介绍tf框架中卷积神经网络CNN的使用。 因此，接下来将介绍CNN的入门级教程cifar10100项目。cifar10100 数据集是由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集的，这两个数据集都是从8000万的数据集中挑选出来的。因此构成它们本身的图片是很…
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卷积神经网络之AlexNet网络模型学习 卷积神经网络之AlexNet网络模型学习
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文理解 在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络，并获得很好的成果。 数据集：ILSVRC使用ImageNet的一个子集，1000个类别每个类别大约1000张图像。总计，大约120万训练图像，5…
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卷积神经网络之VGG网络模型学习 卷积神经网络之VGG网络模型学习
VGG:VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学 visual geometry group（VGG）Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 于14年发表的论文。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1…
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偶数卷积模板
常用的是：奇数×奇数。 奇数锚点刚好在中间。奇数核拥有天然的绝对中心点，能更好地获取中心信息。 奇数卷积模板保护位置信息：锚点刚好在中间，方便以模块中心为标准进行滑动卷积，避免了位置信息发生偏移。 在像素领域，偶数卷积模板没有一个“绝对的物理中心”。 边缘提取，Roberts算子是偶数的卷积模板。Roberts交叉梯度算子。 对于一图像矩阵： R…
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吴恩达《深度学习》第四门课（1）卷积神经网络
1.1计算机视觉 （1）计算机视觉的应用包括图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移等，下图展示了风格迁移案例： （2）图像的特征量非常之大，比如一个3通道的1000*1000的照片，其特征为3*1000*1000达到300万，如果第一个隐藏层有1000个单元那么W[1]有20亿个参数，计算量不仅大，而且由于图像样本相对于特征实在是太少，导致很容易过拟合，所以…
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奉献pytorch 搭建 CNN 卷积神经网络训练图像识别的模型，配合numpy 和matplotlib 一起使用调用 cuda GPU进行加速训练
1、Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequ…
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BZOJ3527 推出卷积公式FFT求值
传送门：https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3527 题意： \(F_{j}=\sum_{i<j} \frac{q_{i} q_{j}}{(i-j)^{2}}-\sum_{i>j} \frac{q_{i} q_{j}}{(i-j)^{2}}\) 求\(E_i=F_i/q_i\) 题解：…
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【深度学习】CNN 中 1×1 卷积核的作用
最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候，都看见了它们在某些层有采取 1×1 作为卷积核，起初的时候，对这个做法很是迷惑，这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3×3 ，那么，1×1 的卷积核有什么意义呢？ 最初应用 1×1 卷积核的神经网络是 Network In Network，然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而…
