首先抠出包围了阵形的最小矩形。 将地图拉伸成一条链，即将第一行、第二行、第三行按顺序连接。阵形也可以用同样的方法处理。 那么问题转化为，给定两个 01 串 S 和 T，问每个 S 中长度为 |T| 的子串是否存在 一个点，两个串对应字符都是 1。 将 T 串翻转，那么就变成了卷积的形式，FFT 计算 ...
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2020-01-11 18:47:41
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多项式 $$ \begin{aligned} A(x)& =\sum_{i=0}^na_ix_i \\ &=(x_0,y_0),(x_1,y_1),\cdots,(x_n,y_n) \end{aligned} $$ 卷积 $$ A(x)B(x)=\sum_{i=0}^n\sum_{j=0}^na_i ...
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2020-01-11 09:31:41
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VGG AlexNet在Lenet的基础上增加了几个卷积层,改变了卷积核大小,每一层输出通道数目等,并且取得了很好的效果.但是并没有提出一个简单有效的思路. VGG做到了这一点,提出了可以通过重复使?简单的基础块来构建深度学习模型的思路. 论文地址: vgg的结构如下所示: 上图给出了不同层数的vg ...
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2020-01-11 00:38:14
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有依赖的辅助多项式分治卷积 $$ g_n=\bigoplus_{i=1}^nf_i\\ f_n=\sum_{i=1}^{n 1}f_ig_{n i} $$ 已知 $f_0=g_0=0,f_1=1$，求 $f_2\sim f_n$。对 $998244353$ 取模。 $n \leq 10^5$。 题解 ...
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2020-01-10 22:26:28
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1.图像锐化概念原理 图像锐化是一种突出和加强图像中景物的边缘和轮廓的技术。图像锐化的本质是增加邻域间像素的差值，使图像的突变部分变得更加明显。 图像的卷积计算除了可以完成模糊去噪、边缘检测等任务外，还可以实现图像锐化/增强的功能。一般也通过Laplacian滤波加原图权重像素叠加锐化空间滤波器用来 ...
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2020-01-09 17:24:24
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1. 卷积神经网络的基本原理以及几个核心概念都介绍完了。接下来我们进入人脸识别的环节，总体分为四步：第一步就是人脸边框检测，第二步就是图像校准，第三步是图像转向量，第四步是向量对比。 第一步人脸边框检测。一张图片上，有可能不止一张脸，而是有多张脸。不管有多少张脸，我们先把符合人脸特征的边框找到，并且 ...
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2020-01-09 10:18:02
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卷积神经网络 在之前的文章里,对28 X 28的图像,我们是通过把它展开为长度为784的一维向量,然后送进全连接层,训练出一个分类模型.这样做主要有两个问题 1. 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 2. 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易造成模型 ...
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2020-01-07 16:31:03
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课程目录: 01.预备内容（入门）02.Python基础（入门）03.PyTorch基础（入门）04.神经网络（进阶）05.卷积神经网络（进阶）06.循环神经网络（进阶）07.生成对抗网络GAN（进阶）08.强化学习（进阶）09.毕业项目 下载地址:深度学习理论与实战PyTorch实现 ...
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2020-01-06 09:16:54
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深入理解卷积与模型大小问题，解决显存不足 在训练自己的模型时常常出现显存不足等问题，这个时候我们常用的方法就是调参。一般常用的方法有以下几点： 模型压缩网络参数调整， 比如减小训练图像大小，降低FC output个数，使用小的conv kernel size等。深度学习框架调整减层但是对于既定网络， ...
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2020-01-05 20:52:16
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压缩：1x1卷积；量化/定点化 深度可分离卷积：分组卷积 ...
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2020-01-04 20:05:50
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