卷积神经网络
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卷积编码器—Verilog代码
卷积编码器—Verilog代码 module conv_encoder( input wire clk, input wire aclr, input wire data_in, input wire nd, output reg [1:0] data_out_v, output reg rdy ); reg [6:1] shift_reg; alway…
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《python深度学习》笔记—5、CNN的多个卷积核为什么能提取到不同的特征
一、总结 一句话总结： 过滤器的权重是随机初始化的 只有卷积核学习到不同的特征，才会减少成本函数 随机初始化的权重可能会确保每个过滤器收敛到成本函数的不同的局部最小值。每个过滤器开始模仿其他过滤器是不可能的，因为这几乎肯定会导致成本函数的增加，梯度下降算法不会让模型朝这个方向发展。 二、CNN的多个卷积核为什么能提取到不同的特征 转自或参考：CNN的…
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咱是学通信的——卷积的推导
问，卷积有啥用？积分就够痛苦的了，还来一个广义积分，还是两个函数绕在一块儿的积分。其实卷积在某种大大简化了运算。 假设有一个信号（激励） f(t)，输入系统 g(·)，那么它的输出（响应）就是g[f(t)]，这是一个复合函数，在实际运用当中，是相当难以计算的，更头疼的是，一个系统的函数，并不是那么好找的。于是人们开始考虑简化它。 有一种思路是这样的，对于一个…
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4-6 什么是深度卷积网络 ?
假如你训练了一个卷积神经网络，是一个 Alexnet，轻量级网络，你希望将看到不同层之间隐藏单元的计算结果。 从第一层的隐藏单元开始，假设你遍历了训练集，然后找到那些使得单元激活最大化的一些图片，或者是图片块。换句话说，将你的训练集经过神经网络，然后弄明白哪一张图片最大限度地激活特定的单元。注意在第一层的隐藏单元，只能看到小部分卷积神经，如果要画出来哪些激活…
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opencv图像处理8-卷积
卷积是本章所讨论的很多转换的基础。 先看看效果： 抽象的说，这个术语意味着我们对图像的每一个部分所做的操作。从这个意义上讲，我们在第五章所看到 的许多操作可以被理解成普通卷积的特殊情况。一个特殊的卷积所实现的功能是由所用的卷积核的形式决定的。这个核本质上是一个大小固定， 由数值参数构成的数组，数组的标定点通常位于数组的中心。数组的大小被称为核支撑。单就技术而…
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CNN-卷积层和池化层学习
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(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到…
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TensorFlow实现卷积神经网络
1 卷积神经网络简介 在介绍卷积神经网络（CNN）之前，我们需要了解全连接神经网络与卷积神经网络的区别，下面先看一下两者的结构，如下所示： 图1 全连接神经网络与卷积神经网络结构 虽然上图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络的结构直观上差异比较大，但实际上它们的整体架构是非常相似的。从上图中可以看出，卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起…
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卷积、卷积核的维数、尺寸
最近看论文的时候，接触到了3-D卷积的知识，在找的过程中，发现“卷积、卷积核的维数、尺寸”这篇文章写的较详细，就搬运了过来，只是为了以后查找方便。 注：如果原作者看到，如果觉得不妥，我可以马上删掉这篇文章！！！
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基于深度卷积神经网络和跳跃连接的图像去噪和超分辨
Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections 作者：Xiao-Jiao Mao、Chunhua Shen等 本文提出了一个深度的全卷积编码-解码框架来解决去噪和超分辨之类的图像修复问题。网络由多层…
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图卷积网络-多标签分类
首先理解一些以下： 二分类：每一张图像输出一个类别信息 多类别分类：每一张图像输出一个类别信息 多输出分类：每一张图像输出固定个类别的信息 多标签分类：每一张图像输出类别的个数不固定，如下图所示： 多标签分类的一个重要特点就是标签是具有关联的，比如在含有sky（天空） 的图像中，极有可能含有cloud（云）、sunset（日落）等。 早期进行多标签分类使用的…
