范德蒙德卷积： \[\sum_{i=0}^k\dbinom ni\dbinom m{k-i}=\dbinom{n+m}k \]怎么证呢？ 常见证法： 组合意义（天地灭） OGF（天地灭灭灭灭灭） 一个绝妙的证明： 显而易见 \(\forall a,b\) . \[(a+b)^n(a+b)^m=(a+b)^{n+m} \]用二项式定理展开： \[\left[\sum_{k=0}^n\dbinom nka^kb^{n-k}\right]
卷积 理解卷积公式（狭隘） \[\int_{-\infty}^{\infty} f(\tau) g(x-\tau) \mathrm{d} \tau \]一个人24小时不间断进食，且一直在消化，消化的速率和他吃的东西没有关系。问下午两点这个人胃里还剩多少食物。 用f函数表示进食，用\(g\)函数表示消化，就能把下午两点这个人胃里还剩多少食物求
前面的输出的两个通道不相加不就是多通道了吗？加不同的滤镜，提取出不同的特征； ci个通道，每个通道co种卷积核，共有ci*co种卷积核。 ci个通道，每个通道co种卷积核，共有ci*co种卷积核。 ci：输入通道的（卷积核）层数； co：输出通道的（卷积核）层数，（为了提取出不同的特征）。 两者无相关性； 条条大路通罗马，
来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32190799 今天在看文档的时候，发现pytorch 的conv操作不是很明白，于是有了一下记录 首先提出两个问题： 1.输入图片是单通道情况下的filters是如何操作的？ 即一通道卷积核卷积过程 2.输入图片是多通道情况下的filters是如何操作的？ 即多通道多个
卷积神经网络 https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 (忽略其中标注的小错误,多卷积核中的4个通道不是原始图片的红黄绿三通道,而是前面经过卷积后形成的4通道) 如何理解权值共享 https://www.zhihu.com/question/47158818 (可以权值
1 绪论 做每个环节的现状研究。 文章的整体架构构思。 2 卷积神经网络基础 主要介绍了卷积神经网络的基本原理和卷积神经网络的一些变形结构。基本原理方面包括卷积网络的卷积、池化、激活等。 基于卷积神经网络的变形包括反卷积、膨胀卷积等。同时介绍了训练卷积网络的常
均值卷积： void blur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, // 卷积窗口大小 Point anchor = Point(-1,-1), // 锚点（即处理的像素位于kernel的位置） int
转置卷积可以用来增大输入的高宽，算是对卷积的反卷？并不是。 转置卷积本质上还是一个卷积，它只是与卷积在形状上是相反的，但是数值不是； 卷积的逆运算是反卷积，反卷积的输入和输出与卷积的输出和输入相同； 反卷积是数学上的概念，计算机领域但凡提到“反卷积神经网络”指的都是用转置卷积，因
原根和循环卷积\(\ \ \ 2016\)国家集训队论文集—再探快速傅里叶变换 这个连原根都不明白的屑来补坑了 原根 阶\(:\) 设\(m>1,\gcd(a,m)=1,\)那么最小的\(r\)满足\(a^r=1(\mod m)\)称为\(r\)是\(a\)在\(\mod m\)意义下的阶,记为\(\delta_m(a)\) 有关定理\(:\) \(1.\)若\(m>1,\)并
下采样部分 从输入开始，经过两次卷积，可以看到数据大小由 400×400×1 变成了 400×400×64，再经过一次池化，变成了 200×200×64 涉及代码 “卷积1”的代码：
1、前言 ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet5
TF11——LeNet 经典卷积网络 LeNet由Yann LeCun于1998年提出，卷积网络开篇之作。 在统计神经网络层数时，一般只统计卷积计算层和全连接计算层，其余操作可以认为是卷积计算层的附属 LeNet一共有五层网络，其中C1是一层卷积，C3是一层卷积，C5、F6、Output是连续的三层全连接，卷积就是CBAPD，
TF04——描述卷积计算层 tf.keras.layers.Conv2D( filters=卷积核个数, kernel_size=卷积核尺寸,#正方形写核长整数，或(核高h,核宽w) strides=滑动步长,#横纵向相同写步长整数，或(纵向步长h,横向步长w)，默认1 padding="same"or"valid",#使用全零填充是"same",不使用是"v
摘 要：随着互联网的快速发展，推荐系统可以用来处理信息过载的问题。由于传统推荐系统的诸多问题导致其无 法处理发掘隐藏信息。文中提出一种自适应图卷积注意力神经协同推荐方法(ANGCACF)。首先获取用户和项目交互 图，通过图卷积神经网络自适应的聚合用户和项目特征信息；其次对用户
空洞卷积（Atrous Convolution） 优点：在不做pooling损失信息和相同的计算条件下的情况下，加大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。 空洞卷积（dil
这篇文章主要介绍 Z. Dai 等人的论文 CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes。（2021 年）。 2021 年 9 月 15 日，一种新的架构在 ImageNet 竞赛中的实现了最先进的性能 (SOTA)。CoAtNet（发音为“coat”net）在庞大的 JFT-3B 数据集上实现了 90.88% 的 top-1 准
用于图像分类的MobileNetV3算法 摘要 卷积神经网络（CNN）是一种深度神经网络，通过多个卷积层提取图像特征，广泛应用于图像分类。随着移动设备处理的图像数据量的不断增加，神经网络在移动终端上的应用越来越广泛。然而，这些网络需要大量的计算和先进的硬件支持，很难适应移动设备。本文论
ConvNeXt: 20年代的卷积网络 作者：elfin 参考资料来源：ConvNeXt 目录摘要一、介绍二、ConvNet的现代化：路线图2.1 训练技术2.2 宏观设计2.3 ResNeXt化2.4 逆瓶颈2.5 大核2.6 微观设计三、在ImageNet上面进行评估3.1 设置3.2 结论四、其他下游任务 项目地址：https://gi
VGG2014年图像分类竞赛的亚军，定位竞赛冠军。 卷积神经网络 左边为原图，右边为特征提取后得到的feature map 通过不同算法得到的feature map 池化： 将左图的像素整个成有图的数据 大大缩小范围 最大池化和平均池化（如果要取图像边缘，就要在边缘补0） 修正线性单元修正函数ReLU（0
概述 图像中存在的雾霾会掩盖底层信息，这在需要准确环境信息的应用中是不希望的。 为了恢复这样的图像，去雾算法应该定位和恢复受影响的区域，同时确保恢复的区域与其相邻区域之间的一致性。 然而，由于卷积核的固定感受野和不均匀的雾度分布，很难保证区域之间的一致性
面向物联网的可重构流式深度卷积神经网络加速器 摘要 卷积神经网络（CNN）在图像检测中具有显著的准确性。为了在物联网设备中使用CNN实现图像检测，提出了一种流媒体硬件加速器。建议的加速器通过避免不必要的数据移动来优化能效。利用独特的滤波器分解技术，加速器可以支持任意卷积窗口
第一章 YOLO系列概述 1.深度学习经典检测方法 (1) tow-stage(两阶段)：Faster-rcnn Mask-rcnn系列：增加了区域建议网络（RPN），即预选框 特点 速度通常较慢（5FPS），但是效果通常不错非常实用的通用检测框架MaskRcnn (2) one-stage(单阶段)：YOLO系列 特点 最核心的优势：速度非常快，适合实时
定义 狄利克雷卷积是定义在数论函数间的一种二元运算： \[(f\ast g)(n)=\sum_{xy=n}f(x)g(y) \]也等价于下面这种形式： \[(f\ast g)(n)=\sum_{d\mid n}f(d)g(\frac{n}{d}) \]性质 若 \(f,h\) 是积性函数，则 \(f\ast g\) 也是积性函数 狄利克雷卷积满足交换律 \[(f\ast g)(n)=\sum_
导言 本文转载于：（附代码）真正的即插即用！盘点11种CNN网络设计中精巧通用的“小”插件 所谓“插件”，就是要能锦上添花，又容易植入、落地，即真正的即插即用。本文盘点的“插件”能够提升CNN平移、旋转、scale等变性能力或多尺度特征提取，感受野等能力，在很多SOTA网络中都会看到它们的影子
论文列表 《Spectral Networks and Deep Locally Connected Networks on Graphs》 《Deep Convolutional Networks on Graph-Structured Data》 这两篇是同一个人提出来的 一个侧重理论模型，一个侧重实际应用 点击右下角的目录按钮可以选择想要看的文章 如果有疑问欢迎和我交流 QQ
