卷积神经网络
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matlab中的卷积——filter，conv之间的区别
%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv，语法格式w=conv(u，v)，其中u和v分别是有限长度序列向量，w是u和v的卷积结果序列向量。 %如果向量u和v的长度分别为N和M，则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数，则w就是这两个多项式乘积的系数。 x=ones(1,4); …
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线性筛,积性函数,狄利克雷卷积,常见积性函数的筛法
积性函数：对于函数\(f(n)\)，若满足对任意互质的数字\(a,b，a*b=n\)且\(f(n)=f(a)f(b)\)，那么称函数f为积性函数。 狄利克雷卷积：对于函数f,g,定义它们的卷积为\((f∗g)(n)=\sum_{d|n}f(d)g(\frac{n}{d})\)。 狄利克雷卷积满足很多性质： 交换律：\(f∗g=g∗f\) 结合律：\((f∗g…
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线性卷积与圆周卷积
转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_892508d5010120dn.html 前两天看了下线性卷积和圆周卷积，并对他们之间的关系作出验证。。 线性卷积与圆周卷积 离散线性卷积的定义：设长度为N1的序列x(n)和长度为N2的序列h(n)进行线性卷积，得到长度为N1+N2-1的y(n…
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【总结】深度学习图片卷积输出大小计算公式
原文链接：https://www.jianshu.com/p/c56a37093cfa 先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N 如：输入图片的shape为[10,3,227,227]，对应输入图片大小为227×2…
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14 深度学习-卷积 – 广商吴彦祖
14 深度学习-卷积 2020-06-07 19:01 广商吴彦祖 阅读(115) 评论(0) 编辑 收藏 举报 1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 要解释这三者之间的关系和应用，最简单的方法就是画一个同心圆，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。 …
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TensorFlow(十)：卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化
上代码： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(\’MNIST_data\’,one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算…
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可视化理解卷积神经网络 – 反卷积网络 – 没看懂
参考这篇文章： http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370 文章里面有不少很有意思的内容。但是说实话，我没怎么看懂。 本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献：《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》，可以说是C…
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[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络3.6-3.9交并比/非极大值抑制/Anchor boxes/YOLO算法
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 3.6交并比intersection over union 交并比函数(loU)可以用来评价对象检测算法，可以被用来进一步改善对象检测算法的性能。 如何评价一个算法的好坏，即如图中假设红色框线表示 真实的对象所在边界框，紫色框线表示 模型预测的对象所在边界框.通过计算两个边界框交集和并集的比用于评价…
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深度学习-卷积神经网络笔记
卷积神经网络组成： input–CONV–ReLU–pooling–FC 输入层–卷积层–激活函数–池化层–全连接层 在这里需要指出的是：–卷积层–激活函数–池化层–全连接层，它的组合不唯一，也可以看一下关于卷积神经网络的概括： 由于它们的组合可以作出相应的改变，所以使得卷积神经网络有很多不同的表达，尤其是在深度上的提高。 …
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卷积神经网络(一）
摘自UFLDL教程，链接：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B 以监督学习为例，假设我们有训练样本集 ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 ，它具有参数 ，可以以此参数来拟合我们的数据。 为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这…
