最近几天陆续补充了一些"线性回归"部分内容,这节继续机器学习基础部分,这节主要对CNN的基础进行整理,仅限于基础原理的了解,更复杂的内容和实践放在以后再进行总结. 卷积神经网络的基本原理 前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍,这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结. 所谓卷积,就是通过一种数学变换的方式来对特征进行提取,通常用于图片识别中. 既然全连接的神经网络可以用于图片识别,那么为什么还要用卷积神经网络呢? 0.使用卷积神经网络的理由 (1)首先来看下面一张图片

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里. 先来规范表达 为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同. 记号:  i,o,k,p,s i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size input size,卷积/反卷积输出大小 output size output size,卷积/反卷积核大小 kerne

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

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab

卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积. 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解.这篇博客文章也会有很多数学细节,但我会从概念的角度来看待他们,在这里我用每个人都应该能够理解的图像表示底层数学.这篇博文的第一部分是针对任何想要了解深度学习中

简介 这里的生成式网络是广义的生成式,不仅仅指gan网络,还有风格迁移中的类自编码器网络,以及语义分割中的类自编码器网络,因为遇到次数比较多,所以简单的记录一下. 背景 1.像素和数字 图像处理目标一般就是RGB三色通道,原始图像解码后是0~255,这个矩阵传给matplotlib就可以直接绘图了,与此同0~1的图像matplotlib也是可以接受的,关于这点,我们来看看文档是怎么说的, Elements of RGB and RGBA arrays represent pixels of an

1 什么是激活函数? 激活函数,并不是去激活什么,而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来(保留特征,去除一些数据中是的冗余),这是神经网络能解决非线性问题关键. 目前知道的激活函数有如下几个:sigmoid,tanh,ReLu,softmax. simoid函数也称S曲线:f(x)=11+e−x tanh:f(x)=tanh(x) ReLU:f(x)=max(x,0) softmax:f(x)=log(1+exp(x)) 2 神经网络中为什么要使用激活函数? 激活函数是用

无线网络中的MIMO与OFDM技术原理分析CNET中国·ZOL 07年08月14日 [原创] 作者: 中关村在线 张伟 从最早的红外线技术到目前被寄予重望的WIFI,无线技术的进步推动我们的网络一步步走向成熟.另外,随着笔记本的不断发展,无线网络模块已经成为了平台标准,以Intel在移动个人处理器市场占有的份额来看,已有用户和潜在用户的数量令人不可低估. 从目前的市场情况和802.11n协议进展的速度来看,无线网络和产品正在走向降低成本,加大软件和相关技术的道路上.这样的做法无疑是非常明智的,对

网络中的网络NIN 之前介绍的LeNet,AlexNet,VGG设计思路上的共同之处,是加宽(增加卷积层的输出的channel数量)和加深(增加卷积层的数量),再接全连接层做分类. NIN提出了一个不同的思路,串联多个由卷积层和'全连接层'(1x1卷积)构成的小网络来构建一个深层网络. 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1312.4400.pdf nin的重点我总结主要就2点: mlpconv的提出(我们用1x1卷积实现),整合多个feature map上的特征．进一步增强非

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) ---- 生成 MNIST 手写图片 1.基本原理 生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是"骗过"判别器 判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的"假数据" 训练过程 固定判别器,让生成器不断生成假数据,给判别器判别,开始生成器很弱,但是随着不断的训练,生成器不断提升,最终骗过判别器.此时判别器

Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check all that apply.) Notice that I only list correct options(以下哪一项是正确的?只列出了正确的答案) [ ]

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络.尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的.即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘和形状,特别是与用作生成器原始输入的随机噪声相比,更是如此. 想象一下,如果使用更强大的网络架构可以实现什么?本章中的生成器和判别器都将使用卷积神经网络(CNN,或 ConvNet),而不再是简单的双层前馈网

产生部分数据乱码的解决 标签: android部分中文乱码 2014-04-12 23:24 12366人阅读 评论(10) 收藏 举报 分类: [Android 基础](15) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 转载请表明出处:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/23562939 问题描述:从网络中抓取html页面进行解析,解析后发现产生部分中文乱码. 由来:制作csdn客户端时产生 , http://blog

两台主机通信有两种情况:1.在同一网段中 2.不在同一网段中 (1.)在同一网段的通信过程 主机在应用层上的操作: TCP/IP协议上tcp的端口对应的各种应用程序,客户机要访问某个应用程序就会要求打开主机的这个固定的端口.而客户机自己会打开一个大于1024的随机端口用来跟对方的主机进行通信.用户使用应用程序编辑信息,一个单一的会话,实际上就是一个主机应用层之间的逻辑的软件连接. 主机在传输层的操作: 对数据分段(Segment),添加TCP报头(包含源端口,目的端口,顺序号等) 分段的原因:

一.从网络中获取图片信息: /// <summary> /// 获取图片 /// </summary> /// <param name="url">Url</param> /// <returns>BitmapImage</returns> public BitmapImage GetImage(string url) { BitmapImage image=null; try { image = new Bitm

在电信网络中,Docker在build和run时会无法访问外网,原因是docker的默认dns地址是8.8.8.8,由于众所周知的原因,我们需要改写这个地址,方法如下: 修改/etc/sysconfig/docker文件,在OPTIONS中添加dns=114.114.114.114,例如 OPTIONS='--selinux-enabled --log-driver=journald --dns=114.114.114.114' Done

从网络中加载图片主要要注意两个方面的问题: 1.内存管理:图片占的内存很大,假如图片数量多,很容易让系统抛出out of memory的异常. 同时我们也要注意不同android版本中内存管理的区别. 2.性能:图片的加载速度,和加载图片时不影响UI的流畅性 尤其是在ViewPager,GridView 和ListView等等需要在短时间内加载大量图片时,上面两个问题就更加突出了... 要解决上面这个两个问题,我们要用到的技术 1.缩减加载的图片的bitmap 可以通过实现显示图片的view的大

HTTP数据在网络中裸奔 HTTP明文协议的缺陷,是导致数据泄露.数据篡改.流量劫持.钓鱼攻击等安全问题的重要原因.HTTP协议无法加密数据,所有通信数据都在网络中明文“裸奔”.通过网络的嗅探设备及一些技术手段,就可还原HTTP报文内容. 更安全.更可信,是HTTP后面这个“S”最大的意义.HTTPS在HTTP的基础上加入了SSL/TLS协议,依靠SSL证书来验证服务器的身份,并为客户端和服务器端之间建立“SSL加密通道”,确保用户数据在传输过程中处于加密状态,同时防止服务器被钓鱼网站假冒. 网

一.概述 Sun公司开发的Jini系统是一种创新技术,听说它的人很多但较少被人理解.Jini系统可利用Java扩展网络计算的范围,并有可能成为最佳解决方案. Jini是Sun公司的研究与开发项目,它能极大扩展Java技术的能力.Jini技术可使范围广泛的多种硬件和软件即可与网络相连的任何实体--能够自主联网. Jini可以使人们极其简单地使用网络设备和网络服务,就象今天我们使用电话一样--通过网络拨号即插即用.Jini的目标是最大限度地简化与网络的交互性. Jini利用了Java技术的优势.Ji

public class XmlwebData { @SuppressLint("UseValueOf") public static List<Person> getData(String path) throws Exception { URL url=new URL("http://192.168.5.10:8080/FileServer/person.xml"); Person person=null; List<Person> pe

 最近我们发布了一份<Windows网络安全白皮书>(单击此处下载),文中深入说明了客户可以如何利用该平台的本地功能,为他们的信息资产提供最好的保护. 由首席顾问Walter Myers撰写的这篇文章从这份白皮书展开,说明了如何在网络级别隔离虚拟网络中的虚拟机. 简介 应用程序隔离是企业环境中的一个重要问题,因为企业客户需要保护多种环境,防止这些环境被未授权或无关人员访问.这包括经典的前端和后端场景:特定后端网络或子网络中的虚拟机可能只允许根据 IP 地址白名单,让特定客户端或其他计算机连