卷积神经网络
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对ONNX模型进行BN和卷积层的融合
对Resnet50.onnx模型进行BN和卷积层的融合 一、准备工作 安装ONNX You can then install ONNX from PyPi (Note: Set environment variable ONNX_ML=1 for onnx-ml): pip install onnx You can also build and inst…
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深度学习七(卷积神经网络)
转载：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 接上 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂…
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深度学习之卷积和池化
转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受…
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吴恩达深度学习 course4 卷积神经网络
1.computer vision cv是深度学习的一个重要方向,cv一般而言包括:图像识别,目标检测,神经风格转换 传统的神经网络所存在的问题:图片的输入维度比较大,具体如下图所示,这就造成了权重w的维度比较大,那么他所占用的内存也会比较大,计算w的计算量也会很大 所以我们会引入卷积神经网络 2.Edge detection example 神经网络由浅层…
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杜教筛 与 数论函数（狄雷克卷积）
为了改变数论只会GCD的尴尬局面，我们来开一波数论： 数论函数： 数论函数是定义域在正整数的函数。 积性函数： ) 。 常见积性函数： ) （因子和）。 单位函数 ： ] 。 常见完全积性函数： ) 。 我们 有以下令人窒息的操作： (F*G)（x）=∑d|n F（d）*G（n/d） 这种操作我们称之为狄雷克…
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图像卷积操作说明,卷积前后图像大小维度计算
卷积操作 维度计算
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关于卷积神经网络体系设计的理论实现
卷积神经网络，简称CNN，常用于视觉图像分析的深度学习的人工神经网络。形象地来说，这些网络结构就是由生物的神经元抽象拟合而成的。正如，每个生物神经元可以相互通信一般，CNN根据输入产生类似的通信输出。 若要论CNN的起源，那大概就是1980年代初了，随着最近技术的迅猛进步和计算能力的不断强大，CNN就此流行起来。简而言之，CNN技术允许在合理的时间内…
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稀疏2d卷积模型搭建
输入 1.sparse_shape = torch.LongTensor([87, 87]) 2.input = scn.InputBatch(2, spase_shape) # dimension sparse shape 3.输入稀疏张量 # add_sample的一种方式 input.add_sample() location = torch.Long…
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稀疏3d卷积
输入 稀疏卷积的输入包括两部分，一个是坐标，另一个是特征。 self.scn_input = scn.InputLayer(3, sparse_shape.tolist()) # [h,w,l] coors = coors.int()[:, [1, 2, 3, 0]] # [h, w, l, batch] 将 batch_size调换到最后一个位置 ret …
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数组相关和卷积运算的实现
相性相关： 设有离散信号：x(n),y(n)，其相关函数为： （4-1） 上式表示的是相关运算，是两数字序列对应项相乘再相加的运算。式中m表示位移量，m>0表示y(n)序列左移，m<0表示右移，不同的m得到不同的rxy（m）值。如rxy（1），rxy（0），rxy（-1）。rxy（m）>0，表示有相同成分存在，<0表示…
