卷积神经网络
-
Pytorch搭建卷积神经网络用于MNIST分类
import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from torch.nn import functional…
-
基于MNIST数据的卷积神经网络CNN
基于tensorflow使用CNN识别MNIST 参数数量:第一个卷积层5x5x1x32=800个参数,第二个卷积层5x5x32x64=51200个参数,第三个全连接层7x7x64x1024=3211264个参数,第四个输出层1024×10=10240个参数,总量级为330万个参数,单机训练时间约为30分钟。 关于优化算法:随机梯度下降法的learning …
-
卷积神经网络–输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层
2020-09-21 参考 1 、 2 、 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(输入层)-CONV(卷积层)-RELU(激活函数)-POOL(池化层)-FC(全连接层) 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)…
-
【BZOJ4555】【TJOI2016】【HEOI2016】求和 (第二类斯特林数+NTT卷积)
Description 在2016年,佳媛姐姐刚刚学习了第二类斯特林数,非常开心。 现在他想计算这样一个函数的值: $$f(n)=\sum_{i=0}^n\sum_{j=0}^i S(i,j)\times 2^j\times(j!)$$ $S(i,j)$表示第二类斯特林数,递推公式为:$S(i,j)=j\times S(i-1,j)+S(i-1,j-1),1…
-
Pytorch-学习记录 卷积操作 cnn output_channel, etc.
参考资料: pytorch中文文档 http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/
-
图像卷积与滤波的一些知识点(转)
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,产生很多不同的效果。做法很简单。首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像。然后,对于图像的每一个像素…
-
TensorFlow系列专题(十四): 手把手带你搭建卷积神经网络实现冰山图像分类
目录: 冰山图片识别背景 数据介绍 数据预处理 模型搭建 结果分析 总结 一、冰山图片识别背景 这里我们要解决的任务是来自于Kaggle上的一道赛题(https://www.kaggle.com/c/statoil-iceberg-classifier-challenge),简单介绍一下赛题的背景:在加拿大的东海岸经常会有漂流的冰山,这对航行在该海域的船…
-
卷积交织/解交织C++程序
交织基数为M,交织深度为I的卷积交织/解交织程序,延时为I*(I-1)*M. 1 #include <iostream> 2 #include <vector> 3 #include <list> 4 #include <cstdint> 5 6 using namespace std; 7 8 vector&…
-
卷积神经网络,多核卷积
卷积神经网络是从利用开始,一步一步走到懂过程,再到理解。 对卷积神经网络的理解,先从其结构开始。卷积神经网络包括了输入层,卷积层,池化层(下采样) ,全连接层和输出层。 卷积层,这是卷积神经网络中较为核心的网络层,主要进行卷积操作,基于图像的控件句不相关性分别抽取图像局部特称,通过这些局部特征进行连接,可以形成整体特征。一个卷积核就相当于一个滤波器,找出我们…
-
Dual Path Networks(DPN)——一种结合了ResNet和DenseNet优势的新型卷积网络结构。深度残差网络通过残差旁支通路再利用特征,但残差通道不善于探索新特征。密集连接网络通过密集连接通路探索新特征,但有高冗余度。
论文链接:9v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗 5 个回答 xiaozhi CV、ML、DL 1、针对视觉识别任务的“网络工程”一直是研究的重点,其重在设计更为高效的网络拓扑结构,一方面考虑更好的特征表示学习,另一方面尽可能…