卷积神经网络
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循环码、卷积码及其python实现
摘要：本文介绍了循环码和卷积码两种编码方式，并且，作者给出了两种编码方式的编码译码的python实现 关键字：循环码，系统编码，卷积码，python，Viterbi算法 循环码的编码译码 设 (C) 是一个 (q) 元 ([n,n-r]) 循环码，其生成多项式为(g(x), text{deg}(g(x))=r)。显然，(C) 有 (n-r) 个信息位，(r)…
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【论文阅读】ConvNeXt：A ConvNet for the 2020s 新时代卷积网络
核心宗旨：基于ResNet-50的结构，参考Swin-Transformer的思想进行现代化改造，知道卷机模型超过trans-based方法的SOTA效果。启发性结论：架构的优劣差异没有想象中的大，在同样的FLOPs下，不同的模型的性能是接近的。意义：这篇文章可以作为很好的索引，将一些从卷积网络演进过程中的重要成果收录，适合新手。 一、ConvNext Hi…
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使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（一）
本篇博客以及之后的一个系列，我将记录下我是如何从一个没学过信号处理，不懂什么是深度学习，没接触过心电信号的小白，一步步做出基于CNN的心电信号识别分类的过程。网络上关于ECG方面的相关博客内容不多，可以直接运行的相关代码也寥寥无几，这给初学者造成了很大的困难。希望通过自己的总结和整理能够帮助自己更好的理解这些知识和技术，也能够为同为新接触这方面研究的小伙伴们…
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莫烦pytorch学习笔记（八）——卷积神经网络（手写数字识别实现）
莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 1 import os 2 3 # third-party library 4 import torch 5 import torch.nn as nn 6 import torch.utils.data as Data 7 import torchvision 8 import matplotlib.pyplot …
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tensorflow中的卷积和池化层(一)
在官方tutorial的帮助下，我们已经使用了最简单的CNN用于Mnist的问题，而其实在这个过程中，主要的问题在于如何设置CNN网络，这和Caffe等框架的原理是一样的，但是tf的设置似乎更加简洁、方便，这其实完全类似于Caffe的python接口，但是由于框架底层的实现不一样，tf无论是在单机还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可。 CNN网络中的卷积…
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51nod 算法马拉松 34 Problem D 区间求和2 （FFT加速卷积）
题目链接 51nod 算法马拉松 34 Problem D 在这个题中$2$这个质数比较特殊，所以我们先特判$2$的情况，然后仅考虑大于等于$3$的奇数即可。 首先考虑任意一个点对$(i, j)$，满足$1 <= i <= j <= n$ 我们考虑这个点对对答案的贡献。 首先显然$i$和$j$必须有相同的奇偶性，那么$i + j$一定为…
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TensorFlow构建卷积神经网络／模型保存与加载／正则化
TensorFlow 官方文档：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的…
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Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.2
http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 2基础及源代码解析 2.1 Convolution Neural Network卷积神经网络基础知识 1）基础知识： 自行google,百度。基础方面的非常多，随便看看就能够，仅仅是非常多没有把细节说得清楚和明确； 能把细节…
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卷积神经网络 CNN
卷积神经网络与普通的神经网络十分相似：他们都由神经元构成，这些神经元拥有可学习的权重和偏差。每一个神经元接收一些输入，执行点积运算并以非线性可选择地跟随它。整个网络仍然表征一个单个可微分的分数函数：从一端的单个图片像素到另一端的类别分数。他们在最后一个（全连接）层上仍然有一个损失函数（例如SVM或Softmax），并且我们为学习常规神经网络而设计的所有提…
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边缘引导插值/方向卷积插值
Image zooming using directional cubic convolution interpolation 方向卷积插值 和边缘引导插值一个样
