1.LeNet LeNet是指LeNet-5,它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络.在MNIST数据集上,可以达到99.2%的准确率.LeNet-5模型总共有7层,包括两个卷积层,两个池化层,两个全连接层和一个输出层. import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable #方形卷积核和等长的步长 m1=nn.Conv2d(16,33,3,stride=2) #非长方形卷积核,非等长的步长和边界填充 m

二维卷积c代码 二维信号的卷积原理请参考另外一篇文章:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/43702241 这里直接给出参考代码: void Conv2(int** filter, int** arr, int** res, int filterW, int filterH, int arrW, int arrH) { int temp; for (int i=0; i<filterH+arrH-1; i++) { for (int j

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)

http://wenku.baidu.com/link?url=4RzdmvP9sdaaUbnVEW4OyBD-g67wIOiJjKFF3Le_bu7hIiBS7I6hMcDmCXrQwsHvrsPvR4666J1qF1ff5JVvd2xL8rzL9N81qvL-1dwkiim 特别说明一下,根据那本书所说,这算的是线性卷积.还有种卷积叫循环卷积. (1).二维卷积运算之C语言实现 若x为N1*M1的二维信号,y为N2*M2的二维信号,则卷积为(N1+N2-1)*(M1+M2-1)的信号 z(i

在用C语言实现图像处理中,经常要用到二维卷积的运算,这个在matlab中是非常容易实现的,只需要conv2()就OK啦,而且速度非常的快.但是在C语言中就需要四层的for循环来实现了. 首先二维卷积的原理是: 1 2 3               2 2 2 A=  1 2 3         B= 1 1 1 1 2 3               3 3 3 单我们使用A和B卷积时,首先需要将B旋转180度.即 3 3 3 1 1 1    逐渐右移 2 2 2 1 2 3 1 2 3 1

目录 二维Full卷积 二维Same卷积 二维Valid卷积 三种卷积类型的关系 具备深度的二维卷积 具备深度的张量与多个卷积核的卷积 参考资料 二维卷积的原理和一维卷积类似,也有full卷积.same卷积和valid卷积. 举例:3*3的二维张量x和2*2的二维张量K进行卷积 二维Full卷积 Full卷积的计算过程是:K沿着x从左到右,从上到下移动,每移动到一个固定位置,对应位置的值相乘再求和,计算过程如下: Full卷积的过程记为Cfull=x★K: 返回目录 二维Same卷积 假设卷积核

转自:https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二维卷积conv2d 给定4维的输入张量和滤波器张量来进行2维的卷积计算.即:图像进行2维卷积计算 一维卷积conv1d value = array_ops.expand_dims(value, spatial_start_dim) # 输入张量 filters = array_ops.expand_dims(filters, 0) # 滤波器 result = gen_n

第一次遇到二维卷积 不太清楚是怎么做的. 40分暴力比对即可. 对于行为或者列为1时 容易想到NTT做快速匹配.然后找答案即可. 考虑这是一个二维的比对过程. 设\(f_{i,j}\)表示以i,j为右下角的答案. 那么我们把询问矩阵给上下翻转 左右翻转.设初始矩阵为a 询问矩阵为b 且询问矩阵大小为x,y. 那么显然有 \(f_{i,j}=\sum_{l=1}^x\sum_{r=1}^y[b_{l,r}==a_{i-l+1,j-r+1}]\) 这是一个二维卷积的形式 还是考虑转换成一维卷积的形式

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例

转自http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 21 17:32:28 2018 @author: zhen """ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('C:/Users/zhen/MNIST_data_

首先需要导入 QRCode.jar 包 下载地址看这里   http://pan.baidu.com/s/1o6qRFqM import java.awt.Color;import java.awt.Graphics2D;import java.awt.Image;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.File;import java.io.IOException;import java.io.UnsupportedEncoding

QRCodeUtil.encode(text, "D:/004.jpg", "D:", true, "exp");// 这个方法的第一个参数是网址,第二个参数是内嵌图片,第三个参数:是否压缩logo,第四个参数:二维码名字:需要core-2.3.0.jar包,然后直接复制粘贴即可用. 1 package otherTest; import java.awt.BasicStroke; import java.awt.Graphics; import

需要用到ThoughtWorks.QRCode.dll文件 string str = Server.UrlDecode(Request.QueryString["id"]); QRCodeEncoder encoder = new QRCodeEncoder(); encoder.QRCodeEncodeMode = QRCodeEncoder.ENCODE_MODE.BYTE;//编码方式(注意:BYTE能支持中文,ALPHA_NUMERIC扫描出来的都是数字) encoder.QR

wxqrcode.js文件:  https://github.com/Clearlovesky/-js-jq-/tree/master/wxqrcode // 引入二维码库 import QR from "../../utils/wxqrcode.js" // 二维码生成器 let img = QR.createQrCodeImg('生成的内容xxx', { size: parseInt(300)//二维码大小 }) 调用后会生成 base64 格式的图片,直接复制变量就可以用啦. P

今天我们的主角是keras,其简洁性和易用性简直出乎David 9我的预期.大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层,向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步. 所以,今天就来带大家写keras中的Hello World , 做一个手写数字识别的cnn.回顾cnn架构: 我们要处理的是这样的灰度像素图: 我们先来看跑完的结果(在Google Colab上运行): x_train shape: (60000, 28, 28, 1) 60000 train samples 10000

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same