CNN卷积核计算 2023年4月8日 上午1:43 • 卷积神经网络 作者:十岁的小男孩 目录 单层卷积核计算 三维卷积核计算 Padding=Valid&&Same 总结 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:CNN卷积核计算 - Python技术站 人工智能卷积神经网络 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 DRConv:旷视提出区域感知动态卷积,多任务性能提升 | CVPR 2020 上一篇 2023年4月8日 上午1:43 斯坦福大学公开课 视觉识别卷积神经网络 下一篇 2023年4月8日 相关文章 codeforces757E. Bash Plays with Functions(狄利克雷卷积 积性函数) http://codeforces.com/contest/757/problem/E 题意 Sol 非常骚的一道题 首先把给的式子化一下,设$u = d$,那么$v = n / d$ $$f_r(n) = \sum_{d \mid n} \frac{f_{r – 1}(d) + f_{r – 1}(\frac{n}{d})}{2}$$ $$= \sum_{… 卷积神经网络 2023年4月7日 000 pytorch入门1——简单的网络搭建 代码如下: %matplotlib inline import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchsummary import summary from torchvision import models class Net(nn.Module): de… PyTorch 2023年4月8日 000 【Python】Pandas读取 excel 机器学习之数据预处理,Pandas读取excel数据 CSV和EXCEL: excel文件和 csv 文件的区别在于前者有分页(sheet),而且用文档编辑器打开的话会发现 excel 一行之间的单元格是以英文逗号 “,” 结尾,而 csv 是以制表 “\t” 结尾。注意一点的是,并不是所有得到文件其内容都很规范,比如在一个单元格里面有一大段句子含有英文逗号,就会导致生成 DataFrame 出现问题。所以在导… 机器学习 2023年4月13日 000 GAN生成对抗网络 生成对抗网络 GAN 02:条件生成 Conditional Generation Brief 概述 上一个章节提到的模型训练方法是输入一个向量值,经由神经网络的运算与传递后,产生一个数据类型的结果,如上节举例则是二次元人物图像,而第二节课提到的情况生成器则是以文字转图片的模式展开。换言之,这个举例是一个典型的监督学习方法。步骤如下: 设定好一个神经网络,输入为文字输出为图片 准备好一个数据库,充满着文字对应图片的结果 训练这个神经网络,让… 2023年4月6日 000 卷积神经网络 【TensorFlow实战】TensorFlow实现经典卷积神经网络之ResNet ResNet(Residual Neural Network)通过使用Residual Unit成功训练152层深的神经网络,在ILSVRC 2015比赛中获得冠军,取得3.57%的top-5错误率,同时参数量却比VGGNet低,效果突出。ResNet的结构可以极快地加速超深神经网络的训练,模型的准确率也有非常大的提升。ResNet是一个推广性非常好的… 2023年4月8日 000 机器学习中几大距离定义及程序实现 一、欧氏距离(Euclidean Distance) 1、定义:两点间的直线距离 2、公式: (1)、二维平面a(x1,y1),b(x2,y2)的欧式距离 (2)、三维平面a(x1,y1,z1),b(x2,y2,z2)的欧式距离 3、代码实现: 以下python代码… 机器学习 2023年4月11日 000 pytorch查看网络权重参数更新、梯度的小实例 本文内容来自知乎:浅谈 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先创建一个简单的网络,然后查看网络参数在反向传播中的更新,并查看相应的参数梯度。 # 创建一个很简单的网络:两个卷积层,一个全连接层 class Simple(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = n… PyTorch 2023年4月7日 000 轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解(V1&V2) 本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用。 卷积神经网络 2023年4月7日 000