卷积神经网络
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深度学习原理与框架- tf.nn.atrous_conv2d(空洞卷积) 问题：空洞卷积增加了卷积核的维度，为什么不直接使用7*7呢
空洞卷积， 从图中可以看出，对于一个3*3的卷积，可以通过使用增加卷积的空洞的个数，来获得较大的感受眼， 从第一幅图中可以看出3*3的卷积，可以通过补零的方式，变成7*7的感受眼，这里补零的个数为1，即dilated等于2 空洞卷积在语义分割中的使用较多，因为涉及到向下卷积和向上卷积，为了不使用padding降低图片的维度，造成feature_map的信息…
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pytorch-卷积基本网络结构-提取网络参数-初始化网络参数
基本的卷积神经网络 from torch import nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() layer1 = nn.Sequential() # 将网络模型进行添加 layer1.add_module(‘conv1’, nn.…
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论文（卷积数据流）-Communication Lower Bound in Convolution Accelerators
目录 1. Introduction 2. Background 2.1 Convolutional Layers 2.2 Related Work 2.3 Preliminary: Red-blue Pebble Game（红蓝卵石游戏） 3.Layer-wise lower bound of off-chip communication 3.1 Rela…
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【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方…
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基于深度卷积神经网络的图像风格迁移与神经涂鸦系统的设计与实现
基于深度卷积神经网络的图像风格迁移与神经涂鸦系统的设计与实现 【摘要】深度卷积神经网络提取图像特征的机器学习方法目前被应用到各类图像处理问题中，该方法可以很好地识别分析图像，是人工智能领域的一个重要分支。 本文中设计并实现了一款基于卷积神经网络的图像风格迁移系统，可以通过神经表示来分离和重组任意图像的内容与风格，为艺术图像的创建提供了新的算法与算法框架；…
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feature map 大小以及反卷积的理解
（1）边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride +1 输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层…
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卷积、池化、BN、Drop-out的位置
Drop-out和BN层可以同时使用，常用的组合形式如下：CONV/FC -> BN -> ReLu -> Dropout -> CONV/FC
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卷积神经网络CNNs的理解与体会
https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/53143393 孔子说过，温故而知新，时隔俩月再重看CNNs，当时不太了解的地方，又有了新的理解与体会，特此记录下来。文章图片及部分素材均来自网络，侵权请告知。 卷积神经网络（Convolutinal Neural Networks）是非常强大的一…
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【深度学习理论】一文看懂卷积神经网络
【深度学习理论】一文看懂卷积神经网络 https://mp.weixin.qq.com/s/wzpMtMFkVDDH6scVcAdhlA 选自Medium 作者： Pranjal Yadav 经机器之心授权，禁止二次转载 参与：Nurhachu Null、路雪 本文主要介绍了神经网络中的卷积神经网络，适合初学者阅读。 概述 深度学习和人工智能是 2016…
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思考卷积神经网络（CNN）中各种意义
思考卷积神经网络（CNN）中各种意义 只是知道CNN是不够，我们需要对其进行解剖，继而分析不同部件存在的意义 CNN的目的 简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里，最重要的步骤在于特征提取，即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分，那么该特征提…
