CNN 计算效率的研究一直备受关注,但由于功率和带宽的严格限制,CNN 仍难以应用在嵌入式系统如移动视觉.自动驾驶中.在斯坦福大学发表在 Nature 旗下 Scientific Reports 的这篇论文中,研究者提出在 CNN 网络前端替换一个光学卷积层(opt-conv)的方案,可以在保持网络性能的同时显著降低能耗,并在 CIFAR-10 数据集的分类任务上验证了其结论.光学卷积层也就是用光学器件实现的卷积层,其光学运算具备高带宽.高互联和并行处理特性,并能光速执行运算,功耗接近于零.该技…

前一篇介绍了仓储的基本概念,并谈了我对仓储的一些认识,本文将实现仓储的基本功能. 仓储代表聚合在内存中的集合,所以仓储的接口需要模拟得像一个集合.仓储中有很多操作都是可以通用的,可以把这部分操作抽取到基类中. 在Util.Domains项目中创建一个文件夹Repositories,这个文件夹用来放仓储相关的接口.在Repositories下创建一个仓储接口IRepository. 把仓储基接口放到Util.Domains,是因为仓储接口是在领域层定义的,这与传统三层架构的数据访问层接口的位置不同…

上一篇介绍了值对象的基本概念,得到了一些朋友的支持,另外也有一些朋友提出了不同意见.这其实是很自然的事情,设计本来就充满了各种可能性,没有绝对正确的做法,只有更好的实践.但是设计与实践的好与坏,对于不同的人,以及处于不同的环境都有不同的诠释,这是一个仁者见仁,智者见智的问题.DDD非常抽象,以至于它的每一个概念,对于不同的人都有不同的看法,更何况基于DDD的.Net实践,就更难分辨哪一个用法更标准.更正宗. 我对DDD的认识虽然还很肤浅,用得也很山寨,但这可能更加适合初步接触DDD的朋友.还是那…

DDD分层架构之值对象(层超类型篇) 上一篇介绍了值对象的基本概念,得到了一些朋友的支持,另外也有一些朋友提出了不同意见.这其实是很自然的事情,设计本来就充满了各种可能性,没有绝对正确的做法,只有更好的实践.但是设计与实践的好与坏,对于不同的人,以及处于不同的环境都有不同的诠释,这是一个仁者见仁,智者见智的问题.DDD非常抽象,以至于它的每一个概念,对于不同的人都有不同的看法,更何况基于DDD的.Net实践,就更难分辨哪一个用法更标准.更正宗. 我对DDD的认识虽然还很肤浅,用得也很山寨,但这可…

在上Andrew Ng的课的时候搜集到了课程里面自带的显示NN参数的代码,但是只能显示灰度图,而且NN里的参数没有通道的概念.所以想要获得可视化CNN的参数,并且达到彩色的效果就不行了. 所以就自己写了一个,对了,是Matlab脚本哈. function olDisplayFilter(filter, pad) %% !Only Show the 1st-3rd channel of filter %% if nargin == 1 % Between images padding pad =…

原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 池化层作用机理我们以最简单的最常用的max pooling最大池化层为例,对池化层作用机理进行探究.其他池化层的作用机理也大致适用这一机理,在这里就不加入讨论. 图片和以下部分内容来自 CS231n 从上面左图可以看到,使用了pool操作其实就是降低图片的空间尺寸.右图使用一个 2 × 2的 池化核(filter),以2为步长(stride),对图片进行max pool…

摘要:池化层的主要目的是降维,通过滤波器映射区域内取最大值.平均值等操作. 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding) input:通常情况下是卷积层输出的featuremap,shape=[batch,height,width,channels]              假定这个矩阵就是卷积层输出的featuremap(2通道输出)  他的s…

目录 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: 1.2 程序部分 2. 设计网络结构 2.1 网络设计 2.2 程序部分 3. 迭代训练 4. 测试集预测部分 5. 全部代码 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: torchvision.datasets接口直接下载,该接口可以直接构建数据集,推荐 其他途径下载后,编写程序进行读取,然后由Datasets构建自己的数据集 ​ ​ 本文使用第一种方法获取数据集,并使用Dataloader进行按批装载.如果使用程序下载失败,请将其…

综述: 本文将 CNN 与 FM(Factorization Machine) 结合,基于评论文本来进行评分预测. 简介: 目前将神经网络应用推荐系统的研究工作中,有一类思路是把如CNN等神经网络作为特征提取器,从图片.文本等辅助信息中提取特征向量, ’再融合到传统的如BPR, PMF等基于矩阵分解的推荐系统模型中来提升推荐性能. 相较于ConvMF使用物品的文本描述信息来约束物品对应的隐向量,本文构建了两个并行的CNN模型,一个以用户发表的评论文本作为输入, 提取用户的行为特征:另一个以商品收…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出…