网络结构解读之inception系列二:GoogLeNet(Inception V1) inception系列的开山之作,有网络结构设计的初期思考. Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式:1.加深(增加层)2.加宽(增加单层的神经元个数) 带来的两个弊端:1.大规模的参数易导致过拟合且需要更多的训练集 2.更多的计算资源消耗 解决基本思想是在fc层甚至conv层使用稀疏连接结构,原因是1.生物中神经网络是稀疏的.2Aro

Block可以说是这个游戏的核心类,它除了包含自身的一些属性和方法外还添加了对触摸事件的响应. 我们先来看下源码吧 /** * Power by html5中文网(html5china.com) * author: jackyWHJ */ var Block = cc.Sprite.extend({ id:0, name:"", active:true, pointX:0, pointY:0, beginPoint:null, flash:false, ctor:function (a

Magento中Block是一个很重要的组件,它在Block中充当非常重要的角色,下面我们来分析一下Magento中Block是怎样设计的,我们应该怎样使用这个重要的角色. 1.Magento Block类图: 图1: 继承Varien_Object的对象都有一个_data类变量,用来收集数据,其收集的形式为:set属性名(属性值), 如:setCustomerId(4)或者setData(属性名,属性值)如:setData(‘customer_id’,4),以上两种形式意义一 样,但要注意属性

Google Inception Net,ILSVRC 2014比赛第一名.控制计算量.参数量,分类性能非常好.V1,top-5错误率6.67%,22层,15亿次浮点运算,500万参数(AlexNet 6000万).V1降低参数量目的,参数越多模型越庞大,需数据量越大,高质量数据昂贵:参数越多,耗费计算资源越大.模型层数更深,表达能力更强,去除最后全连接层,用全局平均池化层(图片尺寸变1x1),参数大减,模型训练更快,减轻过拟合(<Network in Network>论文),Inceptio

原文Xilinx官方文档<ug898-vivado-embedded-design>第三章 一.MicroBlaze处理器设计介绍(略) 二.创建带有MicroBlaze处理器的IP设计 使用Vivado进行MicroBlaze设计和使用ISE有很大的不同.(译者加:所以你要仔细看下面的说明) Vivado IDE使用IP综合设计工具进行嵌入式开发.IP综合工具是一个基于图像界面的工具,能够帮助你构建复杂的IP子系统. Vivado IDE的IP目录中提供了很多现成的IP核,提供使用.你也可以

原文Xilinx官方文档<ug898-vivado-embedded-design>第三章 一.MicroBlaze处理器设计介绍(略) 二.创建带有MicroBlaze处理器的IP设计 使用Vivado进行MicroBlaze设计和使用ISE有很大的不同.(译者加:所以你要仔细看下面的说明) Vivado IDE使用IP综合设计工具进行嵌入式开发.IP综合工具是一个基于图像界面的工具,能够帮助你构建复杂的IP子系统. Vivado IDE的IP目录中提供了很多现成的IP核,提供使用.你也可以

目录 Abstract Introduction First of All Inception Depth Related Work Motivation and High Level Considerations 增加网络的深度和宽度会带来两个问题: 解决思路 不利因素 解决方法 Starting 注意 Architecture Details The Main Idea Inception GoogLeNet Training Methodology Abstract 该网络结构可以在增加网

reference:http://www.psychology.gatech.edu/cabi/Resources/Course/index.html sluggish 懒散的,无精打采的.哈哈,ppt作者好有意思啊.有效的设计,是能够hrf可预测.predictable. 1. 统计量是基于可解释和不可解释的变异性之间的比率:variability 1. HRF是很缓慢的,加性的. 1.视觉皮层,展现了视觉刺激,在人眼接受刺激5s之后.所以,fmri是一种间接的测量方式. 为了使可预测的变异性

介绍过去几年中数个在 ImageNet 竞赛(一个著名的计算机视觉竞赛)取得优异成绩的深度卷积神经网络. LeNet LeNet 证明了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别的最先进的结果.这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台,为世人所知. net = nn.Sequential() net.add( nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='sigmoid'), nn.MaxPool2D(pool_size=2, str

深度卷积神经网络(AlexNet) 在LeNet提出后的将近20年里,神经网络一度被其他机器学习方法超越,如支持向量机.虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩,但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意.一方面,神经网络计算复杂.虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件,但并没有像之后GPU那样大量普及.因此,训练一个多通道.多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成.另一方面,当年研究者还没有大量深入研究参数初始化和非凸优化算法等诸多领域,导致复杂的神经网络的训练通常较

一直以来都想研究瀑布流的具体实现方法(起因是因为一则男女程序员应聘的笑话,做程序的朋友应该都知道).最近学习到了瀑布流的实现方法,瀑布流的实现方式有多种,这里应用collectionView来重写其UICollectionViewLayout进行布局是最为简单方便的.但再用其布局之前必须了解其布局原理.为方便大家学习理解此处补上demo地址https://github.com/PurpleSweetPotatoes/CollcetionViewLayout_demo 在这里笔者挑出其中较为重要的

一.设计组件 1.定义: 就是WPF中的控件一个意思,直接调用不需要知道怎么写的,只需要写响应函数即可. 2.Designer: (1)界面如下: (2)分区: ①预览窗口: 用于放置应用中所需的组件,你可以按照自己的喜好来安排这些组件.预览窗口只能粗略地显示应用的外观,例如,与测试设备中的应用相比,在预览窗口中,一行文字可能会在不同的地方换行.如果想看到应用的实际外观,可以将应用下载到测试设备上(稍后我们会在"打包应用程序并下载"的部分详细介绍),或者下载App Inventor自带

一.前言 作为一个多年耕耘在linux 2.6.23内核的开发者,各个不同项目中各种不同周边外设驱动的开发以及各种琐碎的.扯皮的俗务占据了大部分的时间.当有机会下载3.14的内核并准备学习的时候,突然发现linux kernel对于我似乎变得非常的陌生了,各种新的机制,各种framework.各种新的概念让我感到阅读内核代码变得举步维艰. 还好,剖析内核的热情还在,剩下的就交给时间的.首先进入视线的是Device Tree机制,这是和porting内核非常相关的机制,如果想让将我们的硬件平台迁移

最近学习到了瀑布流的实现方法,瀑布流的实现方式有多种,这里应用collectionView来重写其UICollectionViewLayout进行布局是最为简单方便的.但再用其布局之前必须了解其布局原理. 在这里笔者挑出其中较为重要的几个方法来进行讲解. 1.- (BOOL)shouldInvalidateLayoutForBoundsChange:(CGRect)newBounds 当collectionView视图位置有新改变(发生移动)时调用,其若返回YES则重新布局 2.- (void)

HDFS 架构简述 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式的文件系统,运行在廉价的硬件上.它与现有的分布式文件系统有很多相似之处.然而与其他的分布式文件系统的差异也是显着的.HDFS是高容错的,被设计成在低成本硬件上部署.HDFS为应用数据提供高吞吐量的访问,适用于具有大规模数据集的应用程序.HDFS放松了一些POSIX的要求,以便提供流式方式来访问文件系统数据. 内容说明: 1.HDFS 基本概念 1.1 Block 1.2 NameNode.DataNode 1.3 Second

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ OCR 是人工智能里面非常重要的基础能力之一.腾讯云人工智能产品总监王磊,结合物流场景解读了OCR技术."OCR文本识别能够优化物流行业流程,解放人力降低成本." 腾讯云人工智能产品总监王磊 王磊介绍,OCR文本识别存在三大挑战.其一是文本是由多个文字拼接组成,没有明显边界,文本框内除了笔画,其余部分均是背景,给文本识别特征提取带来难度:其二是文本是由若干汉字.英文或标点符号混合在一起,长度变化大,由于网络感知野受限,定位B

TPL 数据流库向具有高吞吐量和低滞后时间的占用大量 CPU 和 I/O 操作的应用程序的并行化和消息传递提供了基础. 它还能显式控制缓存数据的方式以及在系统中移动的方式. 为了更好地了解数据流编程模型,请考虑一个以异步方式从磁盘加载图像并创建复合图像的应用程序. 传统编程模型通常需要使用回调和同步对象(例如锁)来协调任务和访问共享数据. 通过使用数据流编程模型,您可以从磁盘读取时创建处理图像的数据流对象. 在数据流模型下,您可以声明当数据可用时的处理方式,以及数据之间的所有依赖项. 由于运行时

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础.其中参考的为Gluon社区提供的学习资料~ 1.简单LeNet的实现 def LeNet(): """ 较早的卷积神经网络 :

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~ 本文由云+社区运营团队发布在腾讯云+社区 前言 2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别--智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问.以下就是活动分享的全部内容. 正文 在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了.难的收集了一些名片,却要很

模拟IC芯片设计开发的流程 IC的设计,模拟和数字, 还有混合IC, 在设计方法, 注意点, 工具等有明显的区别, 我主要以模拟无线接收IC系统设计为例说明. 一个IC芯片的设计开发大致包括如下步骤. 1.       潜在市场挖掘 一样IC产品, 投入巨大, 没有巨大的潜在市场或者收益回报, 是很难想象的. 这就要求公司的决策者要有超前的眼光, 发掘潜在的应用点, 比如3G商业化进程中, 手机终端的功能不断的挖掘, 08年下期, 手机终端开始集成CMMB数字电视的功能. 如果设计公司早期能在这