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：互相关和卷积的关系 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
tensorflow中卷积、转置卷积具体实现方式
上一篇
2023年4月5日
CNN中卷积的意义
下一篇
2023年4月5日
相关文章
-
pytorch实现优化optimize
代码： #集中不同的优化方式 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt #hyper parameters 超参…
-
学习笔记GAN001:生成式对抗网络，只需10步，从零开始到调试
生成式对抗网络(gennerative adversarial network,GAN)，目前最火的非监督深度学习。一个生成网络无中生有，一个判别网络推动进化。学技术，不先着急看书看文章。先把Demo跑起来，顺利进入断点调试。这样就可以边学习边修改边验证，亲自下手参与调试，会比只是当个看客，更有兴趣更有成就感也更容易理解内容。 1､下载并安装Anaconda…
-
c++ caffe 输出 activation map 、 层参数
python输出activation map与层参数：https://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51033660 caffe::Net文档： https://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/classcaffe_1_1Net.html#a6f6cf9d40637f757…
-
基于深度学习的「目标检测」算法综述
目标检测一直是计算机视觉的基础问题，在 2010 年左右就开始停滞不前了。自 2013 年一篇论文的发表，目标检测从原始的传统手工提取特征方法变成了基于卷积神经网络的特征提取，从此一发不可收拾。 本文将跟着历史的潮流，简要地探讨「目标检测」算法的两种思想和这些思想引申出的算法，主要涉及那些主流算法，no bells and whistles. 概述 Over…
-
Keras中图像维度介绍
报错问题： ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for ‘conv2d_1/convolution’ (op: ‘Conv2D’) with input shapes: [?,1,28,28], [5,5,28,32]. 问题分析： 定位：x_train = x…
-
拓端数据tecdat|使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。 用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。 在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发LSTM网络，以解决时…
-
使用卷积神经网络CNN训练识别mnist
算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络。网络结构比较简单。 输入为单通道的mnist数据集。它是一张28*28，包含784个特征值的图片 我们第一层输入，使用5*5的卷积核进行卷积，输出32张特征图，然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积，输出64张特征图，然后使用2*2的池化核进行池化 输出7*7的图片 第…
-
caffe之(二)pooling层
在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍pooling层 1. Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个小例子（定义在.prototxt文件中） layer { nam…
