在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet ,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是tensorflow中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels :——tensorflow…

什么是通道Channel 这个说实话挺难定义的,有点抽象,不过我们可以根据它的用途来理解: 通道主要用于传输数据,从缓冲区的一侧传到另一侧的实体(如文件.套接字...),反之亦然: 通道是访问IO服务的导管,通过通道,我们可以以最小的开销来访问操作系统的I/O服务: 顺便说下,缓冲区是通道内部发送数据和接收数据的端点,如下图所示: 另外,关于通道Channel接口的定义,很简单,只有两个方法,判断通道是否打开和关闭通道: public interface Channel extends Clos…

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x…

什么是Scatter/Gather scatter/gather指的在多个缓冲区上实现一个简单的I/O操作,比如从通道中读取数据到多个缓冲区,或从多个缓冲区中写入数据到通道: scatter(分散):指的是从通道中读取数据分散到多个缓冲区Buffer的过程,该过程会将每个缓存区填满,直至通道中无数据或缓冲区没有空间: gather(聚集):指的是将多个缓冲区Buffer聚集起来写入到通道的过程,该过程类似于将多个缓冲区的内容连接起来写入通道: scatter/gather接口 如下是Scatte…

1. 阅读论文:Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受野 定义:receptive field, or field of view (感受野) A unit in convolutional networks only depends on a region of the input. This region in the input is the recepti…

1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool()等,用法如下: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None,name=None) #来进行(二维数据)卷积操作 tf.nn.max_pool_with_argmax(input, ksize, stride…

卷积神经网络中 channels 分为三种:    (1):最初输入的图片样本的 channels ,取决于图片类型,比如RGB, channels=3    (2):卷积操作完成后输出的 out_channels ,取决于卷积核的数量.此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels    (3):卷积核中的 in_channels ,就是上一次卷积的 out_channels ,如果是第一次做卷积,就是1中样本图片的 channels 注意: 卷积核数…

CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\) feather map…

此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也…

1. channel的使用 很多文章介绍channel的时候都和并发揉在一起,这里我想把它当做一种数据结构来单独介绍它的实现原理. channel,通道.golang中用于数据传递的一种数据结构.是golang中一种传递数据的方式,也可用作事件通知. 1.1 声明.传值.关闭 使用chan关键字声明一个通道,在使用前必须先创建,操作符 <- 用于指定通道的方向,发送或接收.如果未指定方向,则为双向通道. //声明和创建 var ch chan int // 声明一个传递int类型的channel…

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简…

1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头．但在高维下是画不出什么箭头的．这里阐述了 axis 参数最简洁的解释． 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # a.shape = (4, 3) 要做如下不同维度求和操作: # keepdims=True 保持了结果维度 s0 =…

前言: 传统的 IO 流还是有很多缺陷的,尤其它的阻塞性加上磁盘读写本来就慢,会导致 CPU 使用效率大大降低. 所以,jdk 1.4 发布了 NIO 包,NIO 的文件读写设计颠覆了传统 IO 的设计,采用通道+缓存区使得新式的 IO 操作直接面向缓存区,并且是非阻塞的,对于效率的提升真不是一点两点,我们一起来看看. 通道 Channel 我们说过,NIO 的核心就是通道和缓存区,所以它们的工作模式是这样的: 通道有点类似 IO 中的流,但不同的是,同一个通道既允许读也允许写,而任意一个流要么…

CNN中,1X1卷积核到底有什么作用呢? https://www.jianshu.com/p/ba51f8c6e348 Question: 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个,为什么呢? 发现很多网络使用了1X1卷积核,这能起到什么作用呢?另外我一直觉得,1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放,因为1X1卷积核只有一个参数,这个核在输入上滑动,就相当于给输入数据乘以一个系数.不知道我理解的是否正确. Answer [ruirui_ICT]:我来说说我的理解,我认为1×1…

转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9017854.html 参考网址: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=conv2d#torch.nn.Conv2d https://www.cnblogs.com/chuantingSDU/p/8120065.html https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79374563 1x1…

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c    再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他 原创: 陈彩华 Hollis 1周前 本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长…

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释.这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了! 当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作.其中一个工作就是今天我们讨论的重…

在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量.需要人工设计特征,然后将用这些特征计算的值组成特征向量.在过去几十年的经验来看,人工找的特征并不总是好用.有时多了,有时少了,有时选的特征根本就不起作用(真正起作用的特征在浩瀚的未知里).这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM等完虐的原因. 如果有人说,任何特征都是从图像中提取的.那如果把整幅图像作为特征来训练神经网络不就行了嘛,那肯定不会有任何的信息丢失!额,先不说一幅图像有多少冗余信息,单说这数据量就,吓死了! 假如有…

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释.这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了! 当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作.其中一个工作就是今天我们讨论的重…

[深度学习]CNN 中 1x1 卷积核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候,都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核,起初的时候,对这个做法很是迷惑,这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3 ,那么,1x1 的卷积核有什么意义呢? 最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了. 他们在论文中解释,大概有下面 2 个意义. 1.增加网络的深度 这个就比较好理解…

前提 之前有个打算在学习RabbitMQ之前,把AMQP详细阅读一次,挑出里面的重点内容.后来找了下RabbitMQ的官方文档,发现了有一篇文档专门介绍了RabbitMQ中实现的AMQP模型部分,于是直接基于此文档和个人理解写下这篇文章. AMQP协议 AMQP全称是Advanced Message Queuing Protocol,它是一个(分布式)消息传递协议,使用和符合此协议的客户端能够基于使用和符合此协议的消息传递中间件代理(Broker,也就是经纪人,个人感觉叫代理合口一些)进行通信.…

系列目录 RabbitMQ 入门系列:1.MQ的应用场景的选择与RabbitMQ安装. RabbitMQ 入门系列:2.基础含义:链接.通道.队列.交换机. RabbitMQ 入门系列:3.基础含义:持久化.排它性.自动删除.强制性.路由键. RabbitMQ 入门系列:4.基础编码:官方SDK使用:链接创建.单例改造.发送消息.接收消息. RabbitMQ 入门系列:5.基础编码:交换机的进阶介绍及编码方式. RabbitMQ 入门系列:6.保障消息:不丢失:发送方.Rabbit存储端.接收方…

只要你用过自动扶梯,你就能很快的理解CSS中的浮动(Float). 你肯定遇到过这样的情况:       做好了,你想用CSS浮动来调整元素间的位置关系. 在写完代码之后,你发现浮动元素没出现在你设想的位置,而且像个磁铁一样紧紧的靠在div旁边. 为了理解浮动这个概念,我个人曾经花费了很长的时间.有一次,我读到了一篇有关浮动的文章,觉得它说的很有道理,于是去尝试文章中的方法.但是写完代码之后,还是失败了--我也只好从头再来. 如今我已经成功的理解了这个概念,我也想要尽我最大的努力让其他人少走弯路…

CNN中减少网络的参数的三个思想: 1) 局部连接(Local Connectivity) 2) 权值共享(Shared Weights) 3) 池化(Pooling) 局部连接 局部连接是相对于全连接来说的.全连接示意图如下: 比如说,输入图像为1000*1000大小,即输入层有1000*1000=10^6维,若隐含层与输入层的数目一样,也有10^6个,则输入层到隐含层的全连接参数个数为10^6 * 10^6=10^12,数目非常之大,基本很难训练. 一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而…

通道(Channel):用于在数据传输过程中,进行输入输出的通道,其与(流)Stream不一样,流是单向的,在BIO中我们分为输入流,输出流,但是在通道中其又具有读的功能也具有写的功能或者两者同时进行. 通道主要分为以下几类: 服务器相关: ServerSocketChannel: SocketChannel: 文件相关: FIleChannel: 多线程通信相关: DatagramChannel 相关的类图关系…

深入理解Java中的IO 引言:     对程序语言的设计者来说,创建一个好的输入/输出(I/O)系统是一项艰难的任务 < Thinking in Java >   本文的目录视图如下:   Java IO概要 a.Java IO中常用的类 b.Java流类的类结构图 1.流的概念和作用 2.Java IO所采用的模型  : 3.IO流的分类 4.Java IO流对象 1.输入字节流InputStream 2.输出字节流OutputStream 3.字符输入流Reader 4.字符输出流Wri…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出…

通道(Channel):由 java.nio.channels 包定义的.Channel 表示 IO 源与目标打开的连接.Channel 类似于传统的“流”.只不过 Channel本身不能直接访问数据,Channel 只能与Buffer 进行交互. Java 为 为 Channel 接口提供的最主要实现类如下: FileChannel:用于读取.写入.映射和操作文件的通道. DatagramChannel:通过 UDP 读写网络中的数据通道. SocketChannel:通过 TCP 读写网络中…

通道(Channel) 由java.nio.channels包定义的,Channel表示IO源与目标打开的连接,Channel类似于传统的“流”,只不过Channel本身不能直接访问数据,Channel只能与Buffer进行交互.通道主要用于传输数据,从缓冲区的一侧传到另一侧的实体(如文件.套接字...),反之亦然:通道是访问IO服务的导管,通过通道,我们可以以最小的开销来访问操作系统的I/O服务:顺便说下,缓冲区是通道内部发送数据和接收数据的端点. 在标准的IO当中,都是基于字节流/字符流进行…

局部连接与权值共享 下图是一个很经典的图示,左边是全连接,右边是局部连接. 对于一个1000 × 1000的输入图像而言,如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个,采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数,如此数目巨大的参数几乎难以训练:而采用局部连接,隐藏层的每个神经元仅与图像中10 × 10的局部图像相连接,那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 10^8,将直接减少4个数量级. 尽管减少了几个数量级,但参数数量依然较多.能不能再进一步减…