转载自:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (default) returns the full 2-D convolution, -'same' - returns…

参考:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/84975282 参考:https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 上采样的概念: 上采样可以理解为任何可以将图像变成更高分辨率的技术:最简单的方式就是重采样和插值法:将输入图片 input image 进行 rescale 到一个想要的尺寸:而且计算每个点的像素点,使用如双线性插值bilinear 等插值方法对其余点进行插值: U…

一.深度卷积神经网络学习笔记(一): 1. 这篇文章以贾清扬的ppt说明了卷积的实质,更说明了卷积输出图像大小应该为: 假设输入图像尺寸为W,卷积核尺寸为F,步幅(stride)为S(卷积核移动的步幅),Padding使用P(用于填充输入图像的边界,一般填充0),那么经过该卷积层后输出的图像尺寸为(W-F+2P)/S+1. 2.它写出为什么会用padding?卷积核大小该如何确定?stride该如何确定? 二. Caffe的卷积原理: 1.这篇文章把卷积的过程写得非常形象化,用简单的例子用明白了…

盒模型是CSS的核心知识点之一,它指定元素如何显示以及如何相互交互.页面上的每个元素都被看成一个矩形框,这个框由元素的内容.内边距.边框和外边距组成,需要了解的朋友可以深入参考下 一.CSS盒模型 盒模型概述 盒模型是CSS的核心知识点之一,它指定元素如何显示以及如何相互交互.页面上的每个元素都被看成一个矩形框,这个框由元素的内容.内边距.边框和外边距组成.如下图所示: 内边距出现在内容区域的周围.如果在元素上添加背景,那么背景应用于元素的内容和内边距组成的区域.因此可以用内边距在内容周围创建一…

卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描,具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描. 权衡因素:在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡 在tensorflow中的函数为例: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作. 卷积核的卷积过程是按照 strides 参数来确定的,比如 strides = [1, 1, 1, 1] 表示卷积核对每个像素点进行卷积,即在二维屏幕上面,两个轴方向的步长都是1.strides = [1, 2,…

首先输入图像是28*28处理好的图. 第一层卷积:用5*5的卷积核进行卷积,输入为1通道,输出为32通道.即第一层的输入为:28*28图,第一层有32个不同的滤波器,对同一张图进行卷积,然后输出为32张特征图.需要32张特征图原因是能表示更多的特征. 第二层卷积:卷积核同样为5*5,但是输入为32通道,输出为64通道.即以第一层卷积池化激活后的图作为输入,有64个不同的滤波器,对32通道的图进行卷积,输出为64个特征图.…

首先是对于JavaScript(以后简称JS)的定义: ① JS他是一个脚本语言,有点类似于外部插件,需要插入引用才会有效 ② 他需要一个宿主文件,就是他插入到谁里面进行运算,谁就是这个JS的宿主文件 ③ 他的宿主文件是HTML格式的文件 其次JS和Java有什么关系: 专家回答:两者并没有什么直接的关系 Java是属于Sun公司的现在已经被Oracle公司(Oracle公司是一个数据库公司)收购了 JS是Netspace(网景公司,已经被美国在线收购了)公司的 当时微软为了和Java对抗,不仅…

0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理,围绕这一主题,在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入,逐步深入讨论,希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助. 这里推荐Mit的Gilbert Strang教授的线性代数课程,讲的非常好,循循善诱,深入浅出. Relevant Link:  Gilbert Strang教授的MIT公开课:数据分析.信号处理和机器学习中的矩阵方法 https://mp.weixin.qq.com/s/gi0RppHB4UFo4Vh2Neonfw 1.…

Kronecker delta 克罗内克函数 Wiki 维基百科 Kronecker delta 定义 \[\delta _{{ij}}={\begin{cases}0&{\text{if }}i\neq j,\\1&{\text{if }}i=j.\end{cases}}\] Python3 代码实现 函数设计 kronecker_delta_ij = lambda i, j: 1 if i==j else 0 函数使用 kronecker_delta_ij(1, 1) # 结果为 1…

全域多项式插值指的是在整个插值区域内形成一个多项式函数作为插值函数.关于多项式插值的基本知识,见“计算基本理论”. 在单项式基插值和牛顿插值形成的表达式中,求该表达式在某一点处的值使用的Horner嵌套算法啊,见"Horner嵌套算法". 1. 单项式(Monomial)基插值 1)插值函数基 单项式基插值采用的函数基是最简单的单项式:$$\phi_j(t)=t^{j-1}, j=1,2,...n;\quad f(t)=p_{n-1}(t)=x_1+x_2t+x_3t^2+...x_n…