卷积神经网络
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动手实现CNN卷积神经网络
数据集采用的是手写数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）： 本文构建的CNN网络图如下： 像素点：28*28 = 784，55000张手写数字图片。 # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import tensorflow as tf # 下载并载入 M…
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卷积在深度学习中的作用（转自http://timdettmers.com/2015/03/26/convolution-deep-learning/）
卷积可能是现在深入学习中最重要的概念。卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿。但是，卷积如此强大呢？它是如何工作的？在这篇博客文章中，我将解释卷积并将其与其他概念联系起来，以帮助您彻底理解卷积。 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章，但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆，这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解。这篇博客文章也…
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loj #161 子集卷积
求不相交集合并卷积 sol： 集合并卷积？看我 FWT！ 交一发，10 以上的全 T 了 然后经过参考别人代码认真比对后发现我代码里有这么一句话： rep(s, 0, MAXSTATE) rep(i, 0, n) rep(j, 0, n – i) h[i + j][s] = inc(h[i + j][s], mul(f[i][s], g[j][s]));…
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[卷积核]空洞卷积（转）
转自： https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9687624.html 目录 一、空洞卷积的提出 二、空洞卷积原理 三、空洞卷积问题 感受野跳跃 小尺度物体检测 四、网络设计研究 五、常用框架API介绍 TensorFlow接口 MXNet接口 六、参考来源 回到顶部 一、空洞卷积的提出 空洞卷积（atrous convol…
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[卷积]空洞卷积的改进
文章来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448 从这几年的分割结果来看，基于空洞卷积的分割方法效果要好一些，为此，拿出两天时间来重新思考下空洞卷积问题。 – . -语义分割创新该怎么做呢。 引言 空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)，广泛应用于语义分割与目标检测等任务中，语义分割中经典的de…
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我的卷积神经网络学习
https://www.zhihu.com/question/39022858 CNN原理 CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显示的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经…
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BZOJ_3527_[ZJOI2014]_力_(FFT+卷积)
题面: http://wenku.baidu.com/link?url=D2ORnA9xjgSxa2GlYLB7gGiYgBcXsy-Aw0kVYTjTE-iYhH1s7h8xXGmnaMwl32SYznVvzodyKZgHODl_ekzIFwEsO64ZOMIvQbsah-9kZiW 提交: http://www.lydsy.com/JudgeOnline…
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mxnet卷积神经网络训练MNIST数据集测试
import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) batch_size = 100 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIt…
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zouxy09-图像卷积与滤波的一些知识点
原文地址 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候，有对卷积进行一些学习和整理，后来就烂尾了，现在稍微整理下，先放上来，以提醒和交流。 一、线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，…
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Deep Learning.ai学习笔记_第四门课_卷积神经网络
目录 第一周 卷积神经网络基础 第二周 深度卷积网络：实例探究 第三周 目标检测 第四周 特殊应用：人脸识别和神经风格转换 垂直边缘检测器，通过卷积计算，可以把多维矩阵进行降维。如下图： 卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘。例如下图： 对于3×3的过滤器，使用下面的数字组合鲁棒性比较高，这样的过滤器也称为Sobel过滤器。 还…
