1、人工智能案例 AlphaGo 计算机博弈【蒙特卡洛树、深度学习、强化学习、深度卷积神经网络】 语音识别 计算机视觉、图像识别、图像处理【艺术风格转换、性别转换、自动填色、增强分辨率、图像移植、图像修复】 机器人、九歌、人工智能解说、医学诊断【Waston】、智能交通、无人驾驶 弱人工智能、强人工 ...
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2020-01-31 00:39:40
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逆卷积：convtranspose2d(fractionally-strided convolutions) 1.首先先定义进行卷积的参数： 输入特征图为高宽一样的Hin*Hin大小的x 卷积核大小kernel_size 步长stride padding填充数(填充0) 输出特征图为Hout*Hou ...
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2020-01-30 20:56:40
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1. 激活函数：激活函数是指在人工神经网络的神经元中，将输入映射到输出端的非线性函数。激活函数通常是非线性的，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，可以应用到非线性模型中。 一般进行线性操作后，就将线性操作的结果放入激活函数中映射。在CNN中，运算顺序通常是卷积 ...
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2020-01-30 19:25:52
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1. 卷积层（Convolution Layer）：由若干个卷积核f（filter）和偏移值b组成，（这里的卷积核相当于权值矩阵），卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征： （1）网络局部连接：卷积核每一次仅作用于图片的局部 （2）卷积核权值共享：一个卷积层 ...
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2020-01-30 10:11:49
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1. 全连接层：主要用于分类，把分布式特征映射到样本标记空间。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。全连接层中的权值矩阵Wi的每一行相当于一个分类模版，xi与Wi矩阵乘法，即可得到xi与每一个模板的匹配度，从中选取得分最高的匹配模板。 在 CNN 结构中，经多 ...
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2020-01-29 21:49:30
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前言：【从零开始学习YOLOv3】系列越写越多，本来安排的内容比较少，但是在阅读代码的过程中慢慢发掘了一些新的亮点，所以不断加入到这个系列中。之前都在读YOLOv3中的代码，已经学习了cfg文件、模型构建等内容。本文在之前的基础上，对模型的代码进行修改，将之前Attention系列中的SE模块和CB ...
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2020-01-29 19:47:52
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2020年应该思考的问题 1、基础问题 为什么使用U-net网络？好处是什么？与FCN网络相比，有什么不同？ 项目中为什么使用空洞卷积？好处是？ 训练中出现过拟合现象的原因？解决的方法？ 分类相关框架：VGGNet的卷积核尺寸是多少？max pooling使用的尺寸？为什么使用3×33×3的尺寸？ ...
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2020-01-29 18:22:17
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"题目" 正解 一听到正解是NTT，我心态崩了。 我特么知道是NTT都不知道该怎么做！哪里像个卷积了？ 好吧，是我孤陋寡闻…… 设两个字符串分别为$A$和$B$ 可以考虑试着计算出$A$每个子串和$B$的相似度（就是位置相同、字母相同的个数），直接统计就完事了。 看到字符集这么小，就可以对于每个字母 ...
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2020-01-28 20:56:56
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题目链接： "Click here" Solution： 这道题感觉还是不太难的。。。 考虑若存在一个长度为$len$的$border$，那么对于$\forall i\in [1,len]$都有$s[i]=s[n len+i]$ 注意到下标之间的差值为$n len$，也就是说，所有下标差为$n le ...
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2020-01-28 19:18:29
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~~又是一个多项式板子，又疯一个......~~ 还是看板子： "【模板】多项式乘法逆" 给一个$n 1$次$n$项柿$F(x)$，要你求一个$n 1$次多项式$G(x)$，满足$F(x)G(x)\equiv 1 \ (mod \ x^n)$。 就是把$F(x)G(x)$卷积起来忽略掉次数$\ge ...
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2020-01-28 17:50:00
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