卷积神经网络
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了解对自然语言处理的卷积神经网络
了解对自然语言处理的卷积神经网络 当我们听到卷积神经网络（CNN）的时候，我们通常会想到计算机视觉。 CNN负责图像分类的重大突破，是当今大多数计算视觉系统的核心，从Facebook的自动照片标签到自动驾驶。 最近我们也开始将CNN应用于自然语言处理中的问题，并获得了一些有趣的结果。 在这篇文章中，我将尝试总结一下CNN是什么，以及它们如何在NLP中使用。 …
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MATLAB中空间滤波卷积有什么作用 – @梅子
MATLAB中空间滤波卷积有什么作用 空间的卷积相当于频域的乘积。 可以用来提取边缘，如利用sobel 拉普拉斯算子等，这种相当于频域中的高通滤波器。还有可以滤除噪声，如中值滤波，这种相当于频域中低通滤波器。 发表于 2009-12-25 14:23 @梅子 阅读(577) 评论(0) 编辑 收藏 举报
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opencv构建高斯卷积核
关于高斯核函数可以参见阮一峰老师的日志：高斯模糊的算法 如何使用高斯核进行高斯模糊可以参见我的另一篇日志：opencv构建自定义卷积 1 Mat Gaussian_kernal(int kernel_size, int sigma) 2 { 3 const double PI = 3.14159265358979323846; 4 int m = kerne…
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CNN 文本分类模型优化经验——关键点：加卷积层和FC可以提高精度，在FC前加BN可以加快收敛，有时候可以提高精度，FC后加dropout，conv_1d的input维度加大可以提高精度，但是到256会出现OOM。
network = tflearn.input_data(shape=[None, max_len], name=’input’) network = tflearn.embedding(network, input_dim=volcab_size, output_dim=32) network = conv_1d(network, 64, 3, activ…
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第11章 卷积神经网络（CNNs）
全面介绍CNN各层结构与使用经验。 第11章 卷积神经网络（CNNs） 我们回顾了整个机器学习和深度学习知识，现在我们学习CNNs（Convolutional Neural Networks）以及它在深度学习中的作用。在传统的前馈神经网络中，输入层的每一个神经元都与下一层的每一个输入神经元相连，我们称之为FC（fully-connected，全连…
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卷积神经网络与典型结构
一、神经网络与卷积神经网络 0.DNN(MLP多层感知器)能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN DNN可以用在计算机视觉上， 1.卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪里？ 为什么需要卷积神经网络。下面是一个32x32x3的图片，隐层一般为1024或者4096的维度。输入维度是4k左右，隐层在1024维度。这会导致过拟合和太…
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1*1的卷积核与Inception
https://www.zhihu.com/question/56024942 https://blog.csdn.net/a1154761720/article/details/53411365 本文介绍1*1的卷积核与googlenet里面的Inception。正式介绍之前，首先回顾卷积网络的基本概念。 1. 卷积核：可以看作对某个局部的加权求和；它是对…
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CF914G Sum the Fibonacci FWT、子集卷积
传送门 一道良心的练习FWT和子集卷积的板子…… 具体来说就是先把所有满足\(s_a \& s_b = 0\)的\(s_a \mid s_b\)的值用子集卷积算出来，将所有\(s_a \oplus s_b\)用xor卷积算出来，把斐波那契数代进去，然后将三个数组and卷积，最后取\(2^i (i \in Z)\)的位置的答案的和 #include&l…
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theano学习指南4（翻译）- 卷积神经网络
动机 卷积神经网络是一种特殊的MLP,这个概念是从生物里面演化过来的. 根据Hubel和Wiesel早期在猫的视觉皮层上的工作 [Hubel68], 我们知道在视觉皮层上面存在一种细胞的复杂分布,这些细胞对一些局部输入是很敏感的,它们被成为感知野, 并通过这种特殊的组合方式来覆盖整个视野. 这些过滤器对输入空间是局部敏感的,因此能够更好得发觉自然图像中不同物…
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离散时间系统及离散卷积
1. DFT与IDFT function [XK] = dft(xn,N) %UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 n=0:1:N-1; k=n; WN=exp(-1i*2*pi/N); nk=n\’*k; WNnk=WN.^nk; XK=xn*WNnk end function [XK] = idft(Xk,N) %UNTITL…
