具体可以看这篇文章,写的很详细.https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397

%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);                           

感谢吴恩达老师的公开课,以下图片均来自于吴恩达老师的公开课课件 为什么要进行卷积操作? 我们通过前几天的实验已经做了64*64大小的猫图片的识别. 在普通的神经网络上我们在输入层上输入的数据X的维数为(64*64*3, m) 假设第二层的节点数为1000,在全连接网络下,则W的维数为(1000, 64*64*3). 这看起来是可以操作的,但是实际情况下的图片是更高清的,比如现在的手机已经动辄2400万像素. 在这种情况下让内存来处理很多W权重矩阵是不现实的,因此卷积神经网络就成为了计算机视觉领域

tf.nn.conv2d(value,filter,strides,[...]) 对于图片来说 value :   形状通常是np.array()类型的4维数组也称tensor(张量),  (batch,height,width,channels) 可以理解为(图片样本的个数,高,宽,图片的颜色通道数) value是待卷积的数据 filter: 卷积核 -4元素元组[height,width,in_channels,out_channels],前面的3个参数和value的后面3个参数一一对应.但

介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. 2.Yu, Fisher, and Vladlen Koltun. “Multi-scale context aggregation by d

一.导论 在图像语义分割领域,困扰了计算机科学家很多年的一个问题则是我们如何才能将我们感兴趣的对象和不感兴趣的对象分别分割开来呢?比如我们有一只小猫的图片,怎样才能够通过计算机自己对图像进行识别达到将小猫和图片当中的背景互相分割开来的效果呢?如下图所示: 而在2015年出来的FCN,全卷积神经网络完美地解决了这个问题,将曾经mean IU(识别平均准确度)只有百分之40的成绩提升到了百分之62.2(在Pascal VOC数据集上跑的结果,FCN论文上写的),像素级别识别精确度则是90.2%.这已

BloomFilter 与 CuckooFilter Bloom Filter 原理 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,它的原理是,当一个元素被加入集合时,通过K个相互独立的Hash函数将这个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的K个点,把它们置为1.检索时,我们只要看看这些点是不是都是1就(大约)知道集合中有没有它了:如果这些点有任何一个0,则被检索元素一定不在:如果都是1,则被检索元素很可能在. Bloom Filter的这种高效是有一定代价的,在判断一个元素

Bloom Filter 算法 Bloom filter是由Burton Bloom 在1970年提出的,其后在P2P上得到了广泛的应用.Bloom filter 算法可用来查询某一数据是否在某一数据集合中.其长处是查询效率高.可节省空间.但其缺点是会存在一定的错误.因此Bloom filter 算法仅仅能应用于那些同意有一定错误的场合.可使用Bloom filter 算法的场合包含字典软件.分布式缓存.P2P网络和资源路由等等. 使用Bloom Filter我们能够推断一个元素是否在某一个集合

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

https://blog.csdn.net/u013203733/article/details/79074452 转载地址: https://www.cnblogs.com/sunshineatnoon/p/4584427.html 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念

Bloom Filter(BF) 是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的高速查找算法,用于高速查找某个元素是否属于集合, 但不要求百分百的准确率. Bloom filter通经常使用于爬虫的url去重,即推断某个url是否已经被爬过. 原理方面我引用一篇别人的文章.讲的比較清晰了.在此我不予赘述. 很多其它信息能够參考其论文. 看过几个php实现的BF,都觉得可读性不是非常强. 本文主要给出我对Bloom Filter的一个php实现. 原理: <引用自这篇文章> 一. 实例 为

 Bloom Filter的算法: 为了降低冲突的概念,Bloom Filter使用了多个哈希函数,而不是一个.创建一个m位BitSet,先将所有位初始化为0,然后选择k个不同的哈希函数.第i个哈希函数对字符串str哈希的结果记为h(i,str),且h(i,str)的范围是0到m-1 处理字符串的过程: 对于字符串str,分别计算h(1,str),h(2,str)…… h(k,str).然后将BitSet的第h(1,str).h(2,str)…… h(k,str)位设为1. 检查字符串是否存在的

摘要:本文提出一种基于局部特征保留的图卷积网络架构,与最新的对比算法相比,该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升,泛化性能也得到了改善. 本文分享自华为云社区<论文解读:基于局部特征保留的图卷积神经网络架构(LPD-GCN)>,原文作者:PG13 . 近些年,很多研究者开发了许多基于图卷积网络的方法用于图级表示学习和分类应用.但是,当前的图卷积网络方法无法有效地保留图的局部信息,这对于图分类任务尤其严重,因为图分类目标是根据其学习的图级表示来区分不同的图结构.为了解决该问题,这篇文章提

Bloom Filter算法详解 什么是布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是 1970 年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数 (下面详细说),实际上你也可以把它简单理解为一个不怎么精确的set结构,当你使用它的contains方法判断某个对象是否存在时,它可能会误判.但是布隆过滤器也不是特别不精确,只要参数设置的合理,它的精确度可以控制的相对足够精确,只会有小小的误判概率. 当布隆过滤器说某个值存在时,这个值可能不存在:但是当它说不存在时,那么这个值

题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方

一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方,欢迎批评指正. 二.<一天搞懂深度学习> 300多页的PPT,台大教授写的好文章. 对应的视频地址 1.Lecture I: Introduction of Deep Learning (1)machine learning≈找函数 training和testing过程 (2)单个神经网

参考内容 1.网易云课堂微专业——深度学习—04第一周:http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 2.CNN基础介绍:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50529500 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN) 1.基本计算原理 动态过程: 滤波器(过滤器:filter)的权值是根据你要检测的特征来决定的,在深度学习

   你的位置: Home ‣ Dive Into Python 3 ‣ 难度等级: ♦♦♦♦♦   使用2to3将代码移植到Python 3 ❝ Life is pleasant. Death is peaceful. It’s the transition that’s troublesome. ❞— Isaac Asimov (attributed) ‣ 显示目录 概述# 几乎所有的Python 2程序都需要一些修改才能正常地运行在Python 3的环境下.为了简化这个转换过程,Pytho

Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络蜘蛛(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”.为了避免形成“环”,就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢?稍微想想,就会有如下几种方案: 1.

几乎所有的Python 2程序都需要一些修改才能正常地运行在Python 3的环境下.为了简化这个转换过程,Python 3自带了一个叫做2to3的实用脚本(Utility Script),这个脚本会将你的Python 2程序源文件作为输入,然后自动将其转换到Python 3的形式.案例研究:将chardet移植到Python 3(porting chardet to Python 3)描述了如何运行这个脚本,然后展示了一些它不能自动修复的情况.这篇附录描述了它能够自动修复的内容. print语

BloomFilter–大规模数据处理利器 Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求100%正确的场合. 一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义,举一个实例: 假设要你写一个网络爬虫程序(web crawler).由于网络间的链接错综复杂,爬虫在网络间爬行很可能会形成“环”.为了避免形成“环”,就需要知道爬虫程序已经访问过那些URL.给一个URL,怎样知道爬虫程序