李飞飞和它的团队搜集了ImageNet一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类.这个文件集合对深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展. ILSVRC是对ImageNet进行分类,检测,定位的比赛,作为最具影响力的竞赛它的作用功不可没,从中也促使了许多经典工作. ImageNet的定位结果 年 网络/队名 val top-5 test top-5 备注 2012 AlexNet   34.19% 多伦多大学Hinton和他学生 2012 AlexNet   33.55%…

首先我们来看几道java A组的题目,都是同一年的哦!!! 搭积木 小明最近喜欢搭数字积木,一共有10块积木,每个积木上有一个数字,0~9. 搭积木规则:每个积木放到其它两个积木的上面,并且一定比下面的两个积木数字小.最后搭成4层的金字塔形,必须用完所有的积木. 下面是两种合格的搭法: 0  1 2 3 4 56 7 8 9 0  3 1 7 5 29 8 6 4 请你计算这样的搭法一共有多少种? 请填表示总数目的数字.注意:你提交的应该是一个整数,不要填写任何多余的内容或说明性文字. 先帖代码…

嘿嘿嘿,时隔不久又见到了DInic,再次回顾一下吧 不过这次我倒是不想深究,而是想多做一些题,因为这几次比赛下来,算法不是重点,重点是题目如何转化,算法如何应用,这也是比赛为什么让你带着板子的原因吧,所以算法基本思想掌握了就好,不要去背,一看就能想通就行 Dinic算法通过bfs优先的分层处理,加以当前弧的优化,使得dfs寻找 最大流的更多,不像ff算法dfs效率低下,通过分层使得dfs明确了寻找方向,当前弧的优化,使得dfs寻边效率大大提高 Code 一些基本操作 #include <iost…

.state 数据 .jsx模板 .生成虚拟dom(虚拟DOM就是一个js对象,用它来描述真实DOM) ['div', {id:'abc'}, ['span', {}, 'hello world']] 通过这样的一个js对象,我们就可以表述上面的dom结构了 .用虚拟dom的结构,生成真实的dom,来显示 <div id='abc'><span>hello world</span></div> .state发生变化 .新的虚拟dom(极大的提升了性能) ['…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的…

卷积神经网络CNN总结 从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC laye…

我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预…

本人最近初学Hinton大神的论文<Dynamic Routing Between Capsules >,对深度神经网络的内容进行了简要总结,将观看“从传统神经网络的角度解读Capsule”视频的内容做了笔记.感谢网络资源,让我学习到很多知识.以后会有更新. 作者: 嫩芽33出处: http://www.cnblogs.com/nenya33/p/8079861.html 版权:本文版权归作者和博客园共有 转载:欢迎转载,但须保留此段声明,并在文章中给出原文连接:否则必究法律责任 ======…

前言: 接上一篇:AI:模式识别的数学表示 在图像处理PR领域,相对于ANN方法,其他的方法一般称为传统方法.在结构上,几乎所有的PR方法都是可解释的.且任一传统方法,在一定约束下,可以转换为SV近邻法,即与SVM方法具有相似性,且理论函数复杂度不小于同精度的基于SV的决策树方法. 而在规则和语义上,ANN方法一般是无法使用明确函数解释的,称之为PR的语义黑箱. 对于图像处理IP来说,一般形式下的模式函数都是(降维)压缩hash函数. 而对于传统模式识别方法,特征提取和模式识别模型一般都有固定的…

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor…