向下\向上取整 在编辑卷积网络输出特征高宽公式时,需用到向下取整,Mark一下. 向下取整 \(\lfloor x \rfloor\) $\lfloor x \rfloor$ 向上取整 \(\lceil x \rceil\) $\lceil x \rceil$ 特征图高宽公式 \(已知输入的高宽为(h_x,w_x).卷积核的高宽为(h_k,w_k).高度和宽度方向的步幅为(s_h,s_w),那么输出的高宽为:\) \[(\lfloor \frac{h_x - h_k +p_h}{s_h} +1

BZOJ3527 推出卷积公式FFT求值 传送门:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3527 题意: \(F_{j}=\sum_{i<j} \frac{q_{i} q_{j}}{(i-j)^{2}}-\sum_{i>j} \frac{q_{i} q_{j}}{(i-j)^{2}}\) 求\(E_i=F_i/q_i\) 题解: 推公式: \[ E_i=F_i/q_i\\ E_i=\sum_{j=i}^{n}\frac{q_j}{(i

PPT使用Latex说明 一．下载IguanaTex_v1_57 http://www.jonathanleroux.org/software/iguanatex/download.html Installation: 1. Load the add-in: in "File" > "Options" > "Add-Ins" > "Manage:", choose "PowerPoint Add-I

数论卷积: 对于两个数论函数f(x),g(x) f(n)g(n)=∑ f(d)g(n/d) d|n 莫比乌斯函数: 设一个数n=(p1^k1)*(p2^k2)*(p3^k3)*..........*(pn^kn) /  1,n=1 则μ(n)=    0,max(k1,...kn)=1 \    -1^r  ,max(k1......kn)=r,r>1 莫比乌斯函数有个性质: ∑ μ(d)在n为1时为1,其余时为0 d|n 例题:给定a,b,c,d,在a≤x≤c,b≤y≤d中,求满足gcd(x,

Cmd Markdown 公式指导手册 本文为转载文章,并且由于LaTeX的可能不能全部兼容,所以可能有部分公式无法在博客园显示,可以移步原网站. 本文固定链接: https://www.zybuluo.com/codeep/note/163962 本文为 MathJax 在 Cmd Markdown 环境下的语法指引. Cmd Markdown 编辑阅读器支持 \(\LaTeX\) 编辑显示支持,例如:\(\sum_{i=1}^n a_i=0\),访问 MathJax 以参考更多使用方法. 右

参考维基百科的数学公式教程 参考Cmd Markdown 公式指导手册 本文为 MathJax 在 Markdown 环境下的语法指引. 如何插入公式 \(\LaTeX\) 的数学公式有两种:行中公式和独立公式(行间公式).行中公式放在文中与其它文字混编,独立公式单独成行. 行中公式可以用如下方法表示: $ 数学公式 $ 独立公式可以用如下方法表示: $$ 数学公式 $$ 函数.符号及特殊字符 声调 / 变音符号 \dot{a}, \ddot{a}, \acute{a}, \grave{a} \

问题 之前数学OCR渲染数学公式用的 katex 来渲染,前端解决方案,我们的进行公式编写的时候是需要输入中文的,如: Fe_{2}O_{3} + 3 C O \stackrel{高温}{=} 2 F e + 3CO_{2} 抑或: c = \sqrt{a^{平方}+b_{xy}^{平方}+e^{x次方}} 在上篇 解决Latex输出PDF纸张自适应大小及中文无法显示问题,需要支持化学式识别,我们的服务是支持全量的latex语法,所以化学式和数据公式统一使用新服务来进行识别,毕竟katex就是l

背景 之前在 使用spire.doc导出支持编辑Latex公式的标准格式word 博客中写过,使用spire.doc来生成word,不得不说spire.doc的api操作起来还是比较方便,但是使用的过程中还是发生了一些异常,如∑求和公式会报错,类似 \limit \widehat \sideset \overline \leqslant \geqslant \textcircled 均遇到了问题,类似解析失败无法渲染.求和公式设置上下限报空指针异常等,使用同样的方式转换MathML之后还是同样的

%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);                                        %x(n)=R4(n) h=ones(1,4);                           

添加公式的方法 Latex 数学公式语法 添加公式的方法 行内公式 $行内公式$ 行间公式 $$行间公式$$ Latex 数学公式语法 角标(上下标) 上标命令^{} 下标命令_{} 上下标命令用来放在需要插入上下标的地方,华括弧内为上下标的内容,当角标为单个字符时候,可以不使用花括号:如果角标为多字符或者多层次的时候,必须要使用花括号. 举例: x^2, x_1^2, x^{(n)}_{22}, ^{16}O^{2-}_{32}, x^{y^{z^a}}, x^{y_z} \[ x^2, x_

文件夹 文件夹 正文 标记公式 行内公式 块级公式 上标和下标 分数表示 各种括号 根号表示 省略号 矢量表示 间隔空间 希腊字母 特殊字符 关系运算符 集合运算符 对数运算符 三角运算符 微积分运算符 逻辑运算符 戴帽符号 连线符号 箭头符号 几个样例 其他特殊字符 字体种类 參考文献 正文 CSDN-markdown编辑器支持基于MathJax编写LaTeX数学公式. MathJax是一款执行在浏览器中的开源的数学符号渲染引擎,使用MathJax能够方便的在浏览器中显示数学公式,不须要使用图

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结. 在学习CNN前,推荐大家先学习DNN的知识.如果不熟悉DNN而去直接学习CNN,难度会比较的大.这是我写的DNN的教程: 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 深度

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致

啰嗦开场白 读本科期间,信号与系统里面经常讲到卷积(convolution),自动控制原理里面也会经常有提到卷积.硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理,里面也是各种大把大把卷积的概念.至于最近大火的深度学习,更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),在图像领域取得了非常好的实际效果,已经把传统的图像处理的方法快干趴下了.啰啰嗦嗦说了这么多卷积,惭愧的是,好像一直以来对卷积的物理意义并不是那么清晰.一是上学时候只是简单考试,没有仔细思考过具体

卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器.在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接.在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征平面(featureMap),每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成,同一特征平面的神经元共享权值,这里共享的权值就是卷积核.卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化,在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值.共享权值(卷积核)带来的直接好处是减少网络各层之间的连接,同时又降低了过拟合的风险.子采样也叫

例:  卷积公式: 卷积和卷积没有什么特别的关系,只是计算步骤比较像,成为卷积神经网络名字的由来. 感受野:单个感觉神经元的感受野是感觉空间的特定区域(如体表或视野),在这个区域内,刺激会改变神经元的放电. 卷积神经网络的感受野 卷积神经网络的基本结构 卷积神经网络的组成部分 卷积层+ReLU(Convolution) 池化层(Pooling) 全连接层(Full-connected) 卷积层 不同过滤器可检测不同特征. 卷积运算(二维): 卷积步长(stride): 滑动滤波器时每次移动的像素

一.空洞卷积 空洞卷积是是为了解决基于FCN思想的语义分割中,输出图像的size要求和输入图像的size一致而需要upsample,但由于FCN中使用pooling操作来增大感受野同时降低分辨率,导致upsample无法还原由于pooling导致的一些细节信息的损失的问题而提出的.为了减小这种损失,自然需要移除pooling层,因此空洞卷积应运而生. 所谓空洞卷积,有一种理解就是在卷积核中注入空洞(即0),注入的空洞的数量由参数dilation决定,以 卷积核为例,dilation=2即在卷积核

人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras.训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络(CNN),程序利用这个网络训练我的人脸识别模型,并将最终训练结果保存到硬盘上.在我们实际动手操练之前我们必须先弄明白一个问题——什么是卷积神经网络(CNN)? CNN(Conv

如果在搞科研,想在IEEE上发表文章,那么就不得不用IEEE的论文模板,分为doc版本和Tex版本.Tex是高德纳·纳什所写,大牛级的任务,写过<计算机程序设计艺术>,曾经是美国最年轻的科学院院士(入院年龄),三十多岁.Tex写论文排版十分容易,擅长公式编辑.然而,由于Tex是基于命令式的文本编辑器,不是“所见即所得”的模式,并且包含了大量的内容,所以学习起来比较吃力,但是一旦掌握了会发现word太弱了.本文主要介绍在IEEE模板下如何进行编写. 首先安装CTEX,其是Latex的中文套件,包

Matlab 几种卷积的实现与比较(conv与filter,conv2与filter2)     最近在做控制算法实现的时候,对于其中参杂的各种差分.卷积很头疼,就在网上搜集了些资料,汇总于此,以做备忘. 在MATLAB中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积. (1)即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程,d表示差分方程输出y的系数,p表示输入x的系数,而x表示输入序列.输出结果长度数等于x的长度. 实现差分方程,先

卷积神经网络Lenet-5实现 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者:hjimce 卷积神经网络算法是n年前就有的算法,仅仅是近年来由于深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法,然后如今电脑的计算能力已非当年的那种计算水平,同一时候如今的训练数据非常多,于是神经网络的相关算法又又一次火了起来,因此卷积神经网络就又活了起来,再開始前,我们须要明白的是网上讲的卷积神经网络的相关教程一般指的是神经网络的前向传导过程