?卷积神经网络这个词，应该在你开始学习人工智能不久后就听过了，那究竟什么叫卷积神经网络，今天我们就聊一聊这个问题。 不用思考，左右两张图就是两只可爱的小狗狗，但是两张图中小狗狗所处的位置是不同的，左侧图片小狗在图片的左侧，右侧图片小狗在图片的右下方，这样如果去用图片特征识别出来的结果，两张图的特征很 ...
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2020-01-21 19:49:54
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题意说人话就是给出一个长度为$n$的数列$a_1,a_2,...,a_n$，求$\prod\limits_{i=1}^n (1+x^{a_i})$，其中卷积的下标加法定义为$k$进制不进位加法。 $k$进制不进位加法不难想到$k$进制FWT，所以我们需要快速求出$\prod\limits_{i=1} ...
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2020-01-21 16:31:21
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池化的概念是在 AlexNet 网络中提出的，之前叫做降采样； 池化到底在做什么，不多解释； 池化的作用 首先需要明确一下池化发生在哪里：卷积后经过激活函数形成了 feature map，即 Relu(wx + b) ，后面接池化层 1. 池化可以形象化的理解为降维 2. 池化避免了局部位移或者微小 ...
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2020-01-18 12:44:06
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``` import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import I... ...
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2020-01-17 22:42:17
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通过TensorFlow图像处理，全面掌握深度学习模型及应用
全面深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系
结合深度学习实际案例的实现,掌握TensorFlow程序设计方法和技巧
着重深度学习实际应用程序开发能力和解决问题能力的培养
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2020-01-17 15:10:15
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1、 三维卷积神经网络预测MNIST数字详解.html（http://c.biancheng.net/view/1929.html） RNN循环神经网络实现预测比特币价格过程详解.html（http://c.biancheng.net/view/1950.html） 2、 3、 4、 5、 ...
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2020-01-16 23:58:07
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我们把所有相同的字符对的贡献求出来，减去回文子串的个数，就是最后的答案。 求每个回文中心的相同字母对个数 $f[i]$ ，我们可以用卷积去求。贡献是 $2^{f[i]/2+[i\%2==0] 1}$ ，$[i\%2==0]$ 表示位置在 $\frac{i}{2}$ 的字符仅会被记一次，$/2$ 时会 ...
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2020-01-16 22:09:18
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介绍 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。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比：卷积神经网络 ...
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2020-01-14 00:02:34
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参考：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9076311.html Introduction 在一般的CNN结构中，在卷积层后面通常连接着全连接。而全连接层的特征数是固定的，所以在网络输入的时候，会固定输入的大小(fixed-size)。但在现实中，我们的输入的图像尺寸 ...
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2020-01-13 01:06:54
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@ "TOC" im2col简介 caffe的卷积操作中使用im2col来加速，im2col将卷积核中的每个点在图像上的对应点全都提取出来按行排列，得到一个矩阵，这样就将卷积操作转化为矩阵进行操作。 如上图所示的，假设输入图像的形状为 ，并且 。左侧图中蓝色为padding补充的边界，值均为0，绿色 ...
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2020-01-12 21:49:56
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