经典网络 我们需要了解几个经典的神经网络结构，分别是LeNet-5网络、AlexNet和VGGNet 首先我们来看LeNet-5网络 假设你有一张32*32*1的图片，LeNet-5可以识别图片中的手写数字，比如7，此网络是针对灰度图像训练的。 此网络，第一层使用6个5*5的过滤器，步幅为1，padding为0，输出结果为28*28*6。
机器学习 作者：金簪雪里埋 链接：https://www.zhihu.com/question/68039355/answer/259147431 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 机器学习（Machine Learning） 可以被看成一项任务， 这个任务的目标就是让机器（广义上的计算机）通过在数据
作者：章晓 | 旷视 MegEngine 架构师 一、前言 2020 年 5 月 Nvidia 发布了新一代的 GPU 架构安培（Ampere）。其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的 TensorCore ，新一代的 TensorCore 支持了更为丰富的 DL（Deep Learning）数据类型，包括了新的 TesorFloat-32（TF32），Bfloat16（BF16
创新点1：自建的数据集CUHK-Shadow： 1. 数据集的特点 10500张带标签的图片；更复杂的场景；包含了投射到背景物体上的投影，也包含了投射到自身的投影；提供了测试集；图片分别来源于五个不同的数据集ADE20K、KITTI、Google MAP、USR、Internet） 2. 数据集的复杂性 2.1 阴影面积的相对于
（5）全连接层 参数为Dense(units=1, activation='sigmoid',input_shape =(None,64) 全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间，全连接层则起到将学习的“分布式特征表示”映射到样本标记空间。前面的卷
目录什么是卷积神经网络卷积神经网络的重要组成单元卷积中的重要参数卷积的定义和使用池化的基本概念激活函数的基本概念BatchNorm层/批量归一化层全连接层Dropout层/丢弃法损失层常见的卷积神经网络结构LeNetAlexNetZFNetVGGInceptionResNet从卷积的角度思考，如何减小网络中的计算
本文来自公众号“每日一醒” YOLO V4就是筛选了一些从YOLO V3发布至今，被用在各式各样检测器上，能够提高检测精度的tricks，并以YOLO V3为基础进行改进的目标检测模型。 YOLO V4在保证速度的同时，大幅提高模型的检测精度。 YOLOV4的改进 1、backbone：CSPDarkNet53 2、nec
1.传统一维卷积： 2.改变groups： 将Input的通道分成groups个独立的通道，分别进行卷积。相应的卷积核的通道数也会减小，如下图所示。 下图将64个通道分成32个groups，每个组由两个通道构成，时间维保持不变。一个1d卷积核的大小为(64 / 32, kernel)。 由于output_channels = 128。 对
DenseNet ResNet通过前层与后层的“短路连接”(Shortcuts)，加强了前后层之间的信息流通，在一定程度上缓解了梯度消失的现象，从而可以将神经网络搭建得很深。DenseNet最大化了这种前后层信息交流，通过建立前面所有层与后面层的密集连接，实现了特征在通道维度上的复用，使其可以再参数
深度学习和卷积神经网络的关系 什么是深度学习？ 什么是卷积神经网络？ 在论文基于视觉注意机制的神经网络模型研究及应用一文中，作者指出，人工神经网络、卷积神经网络、深度学习，这些是同一项技术在不同历史时期由于不同的研究侧重点而获得的不同名称。 卷积：根据百科定义，卷积本质上其实
模板： 字符串: [ ] Sa+O(1)height [ ] Sam+线段树合并 [ ] 广义Sam [ ] kmp [ ] ac自动机 [ ] Pam [ ] Manacher 筛法 [ ] 莫比乌斯反演 [ ] 线筛筛一般函数 [ ] 狄利克雷卷积及某些函数的性质 [ ] 杜教筛 [ ] min_25筛 多项式 [ ] fft,ntt,mtt [ ] 多项式全家桶（下降幂，插值，多
1 池化层（Pooling layers） 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性。假如输入是一个 4×4 矩阵，用到的池化类型是最大池化（max pooling），执行最大池化的树池是一个 2×2 矩阵，即f=2，步幅是 2，即s = 2，执行过程非常简单，把 4×4 的输入拆
Hash Function (https://ac.nowcoder.com/acm/contest/11166/H) 题意： 对于给定的集合\(S=\{a_0,a_1,...,a_{n-1}\}\)，找到最小的正整数\(x\)，使得所有数对\(x\)取模的结果互不相同。 其中 \(1 \le n \le 500000, 0 \le a_i \le 5000000, a_i \ne a_j\) 解法： 事后诸葛亮，这题做法是卷
XNOR-net 简介二值化操作过程XNOR-Networks 简介 文章中提出了两种二值化网络，分别是Binary-Weight-Networks和XNOR-Networks。 Binary-Weight-Networks对模型中的权重W进行二值化操作，即要么是1要么是-1。其中更新参数时依然采用原参数W进行更新。 XNOR-Networks通过对权
池化层 全连接层 基于CNN的图像分类算法
卷积神经网络 1.使用卷积神经网络CNN应具备哪些特征 (1)通过所给图片的某一小部分内容就可以识别整张图片的信息;(2)同样的模式或者内容在不同图片中所处的位置不同,但是仍然只需要使用一个网络就可以;(3)对于一张较大的图片,可以subsampling减小图片的尺寸信息,不会影响识别的
人工智能可解释性的背景意义 1.1 什么是可解释性 Interpretability (of a DNN) is the ability to provide explanations in understandable terms to a human. F Doshi-Velez & B Kim, 2017 解释（Explanations），是指需要用某种语言来描述和注解 理想情况下，严谨的数学符号-逻辑
0.为什么要使用卷积神经网络 CNN常常被用在影像处理上，如果你今天用CNN来做影像处理，当然也可以用一般的neural network来做影像处理，不一定要用CNN。比如说想要做影像的分类，那么就是training一个neural network,input一张图片，把这张图片表示成里面的pixel，也就是很长很长的vector。
ANPR算法（车牌自动识别系统） 1.车牌检测 在整个视频帧中检测到车牌的位置。 2.车牌识别 当在图像中检测到车牌时，使用OCR（光学字符识别）算法来识别车牌上的字母和数字。 1.1车牌检测
周志华西瓜书学习笔记（四） CNN卷积神经网络原理 卷积网络（CNN）是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，例如：时间序列数据和图像数据。 机器识图的过程：识别图像并不是一下子将一个复杂的图片完整识别出来，而是将一个完整的图片分割成许多个小部分，把每个小部分里具有的
在CS231n里讲到现在也在逐渐不使用 pooling，因为发现完全可以使用 一个 stride 不等于1的卷积来代替pooling， **另外，不少工作，如生成模型（generative models）、对抗网络（adversarial networks）、变分自动编码器（variational autoencoders ，VAEs），发现用stride不等于1的卷积来代替 pooling 带
奇数卷积中心对称，而偶数卷积在实现时没有对称点，这将导致在实现时卷积利用的信息不能是各个方向的，只能是左上或其他方向，因此整体将会导致feature map往一个方向偏移。 偶数准确率高的案例：https://blog.csdn.net/qq_40268255/article/details/104364808 （这里也证实小卷积核准确率更
计算了同样conv3x3、conv5x5、conv7x7、conv9x9和conv11x11，在224x224x3的RGB图上（设置pad=1，stride=4，output_channel=96）做卷积，卷积层的参数规模和得到的feature map的大小： 看来大卷积核带来的参数量并不大（卷积核参数+卷积后的feature map参数，不同kernel大小这二者加和都是30万的参
本文主要介绍我们提出了一种替代的方法，它在两个序列上依赖于单一的2D卷积神经网络。我们的网络的每一层都根据到目前为止产生的输出序列重新编码源标记。 原文地址：PyTorch 卷积神经网络(Convents)的序列处理
由于CNN操作较为抽象，需要进行很多解释，所以参考datawhale深度学习笔记，本文在此基础上进行修改。 为什么用CNN 图像识别一般做法：将图片的像素展平成一个向量，然后使用全连接网络进行训练。 在network的structure里面，每一个neural就是代表了一个最基本的classifier。举例来说：第一层
