https://www.quora.com/Why-and-how-are-convolutional-neural-networks-translation-invariant https://stats.stackexchange.com/questions/208936/what-is-translation-invariance-in-computer-vision-and-convolutional-neural-netwo 可参考上面两个问答,解释了平移不变性(translation

反卷积操作: 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作,然后使用3*3的卷积核,进行卷积操作,使得其维度进行扩张,图中可以看出,2*2的feature经过卷积变成了4*4.    3*3的卷积经过扩张以后形成了5*5                          feature_map为偶数                                              feature_map为偶数 代码:主函数 with tf.variable_scope('

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷

CNN卷积神经网络问世以来,在计算机视觉领域备受青睐,与传统的神经网络相比,其参数共享性和平移不变性,使得对于图像的处理十分友好,然而,近日由Facebook AI.新家坡国立大学.360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图像处理性能方面得到了重大突破与提升,OctConv和CNN中的卷积有什么不同呢? 论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/1904.05049.pdf CNN网络中的卷积层主要用来提取图像特征,如下图所示,利用卷积核(也称滤

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像.然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积,然后加起来,作为该像素位置的值.这样就完成了滤波过程. 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置,这个操作就叫卷积或者协相关.卷积和协相关的差别是,卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章,感觉讲的特别直观明了,我整理了一下.首先介绍原理部分. [透析] 卷积神经网络CNN究竟是怎样一步一步工作的? 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的.下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含"儿童"的过程,包括四个步骤:图像输入(InputImage)→卷积(Convolution)→最大池化(MaxPooling)→全连接神经网络(Fully-ConnectedNeural Network)计算.        首先将图片分割成如下图

Inception模型和Residual残差模型是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作. 一.  Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核,将多个卷积核的运算结果进行连接,充分利用多尺度信息,这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Convolutions.更加深的卷积操作. 废话不多说,上图 注意输入层在底部,输出层在顶部.废话不多说,上keras代码. from keras.layers import Conv2D, Ma

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

信号量的操作及原理   1.OSSemCreate创建信号量semaphore     在使用信号量之前,要先用OSSemCreate创建一个信号量,并通过返回的合法事件结构体指针使用信号量. OS_EVENT *OSSemCreate(INT16U cnt) { #if OS_CRITICAL_METHOD == 3 /* 原理请查看http://blog.csdn.net/liuhui_8989/article/details/8783323 */ OS_CPU_SR cpu_sr; #en

在spark中,什么情况下会发生shuffle? reduceByKey,groupByKey,sortByKey,countByKey,join,cogroup等操作. 默认的shuffle操作的原理剖析 假设有一个节点上面运行了4个 ShuffleMapTask,然后这个节点上只有2个 cpu core.假如有另外一台节点,上面也运行了4个ResultTask,现在呢,正等着要去 ShuffleMapTask 的输出数据来完成比如 reduceByKey 等操作. 每个 ShuffleMap

感谢吴恩达老师的公开课,以下图片均来自于吴恩达老师的公开课课件 为什么要进行卷积操作? 我们通过前几天的实验已经做了64*64大小的猫图片的识别. 在普通的神经网络上我们在输入层上输入的数据X的维数为(64*64*3, m) 假设第二层的节点数为1000,在全连接网络下,则W的维数为(1000, 64*64*3). 这看起来是可以操作的,但是实际情况下的图片是更高清的,比如现在的手机已经动辄2400万像素. 在这种情况下让内存来处理很多W权重矩阵是不现实的,因此卷积神经网络就成为了计算机视觉领域

近年来很多研究将nlp中的attention机制融入到视觉的研究中,得到很不错的结果,于是,论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作,给self-attention在图像领域的应用奠定基础 论文: On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.03584 论文代码:https://githu

Stream常用操作以及原理 Stream是什么? Stream是一个高级迭代器,它不是数据结构,不能存储数据.它可以用来实现内部迭代,内部迭代相比平常的外部迭代,它可以实现并行求值(高效,外部迭代要自己定义线程池实现多线程来实现高效处理).惰性求值(中没有终止操作,中间操作是不会执行的).短路操作(拿到正确的结果就返回,不需要等到整个过程完成之后)等 Stream翻译过来的意思就是"溪流,流"的意思,而我们刚开始学习java的时候接触最多的就是IO流,它更像"农夫山泉&qu

一.I/O的基本知识 1.1 为何要有I/O 前面阐述了操作系统具有进程管理.内存管理.外存管理三大核心功能,但是计算机归根是为人类服务的,这就要求计算机必须提供某种机制使得人们可以向计算机发出命令或操纵计算机.也就是说计算机与人之间必须存在某种沟通的机制,这种沟通的机制就是计算机的输入输出机制.输入输出的存在才使得计算机的存在有了意义,就像一个人,如果没有输入输出,那么就不能与外部世界打交道. (1)输入提供的是一个“人→计算机”的通道,即人或外部世界通过输入向计算机发出命令或提供数据. (2

转载自脚本之家 http://www.jb51.net/article/51831.htm  作者:忙碌的松鼠 对于大型网站如facebook,ebay等网站,如果没有Memcache做为中间缓存层,数据访问不可能吃得消,对于一般网站,只要具备独立的服务器,完全可以通过配置Memcache提高网站访问速度和减少数据库压力,这里主要讨论一下Memcache和MySQL数据库交互过程的流程关系,了解Memcache的中间缓存层作用,从而深入了解Memcache机制原理. Memcache和MySQL

操作篇 这部分主要讲,如何开启tomcat远程调试,并佐以实例.本文方式适用于windows和linux. 假设有两台机器,A是tomcat服务器所在机器,B是IDE安装机器.A和B可以是同一台机器,通常A是测试环境,B是开发环境. 简洁版本 在A机器的tomcat/bin/文件夹中,新建文件setenv.bat(或者setenv.sh,根据你的操作系统),输入: export JAVA_OPTS="-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,susp

本文是对MongoDB副本集常用操作的一个汇总,同时也穿插着介绍了操作背后的原理及注意点. 结合之前的文章:MongoDB副本集的搭建,大家可以在较短的时间内熟悉MongoDB的搭建和管理. 下面的操作主要分为两个部分: 1. 修改节点状态 主要包括: 1> 将Primary节点降级为Secondary节点 2> 冻结Secondary节点 3> 强制Secondary节点进入维护模式 2. 修改副本集的配置 1> 添加节点 2> 删除节点 3> 将Secondary节

之前一直以为卷积是二维的操作,而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积.比如输入的数据是channels*height*width(3*10*10),我们定义一个核函数大小为3*3,则输出是8*8.实际核函数的参数量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3. 举例: 假设输入的tensor是3*10*10,定义一个大小为3*3的kernel,如果进行一个conv2d操作,输出的feature map是5的话,那么这个conv2d涉及的参数数是3*3*3*5+5=140个,输出大

会话就WEB开发来说,一个会话就是你通过浏览器与服务器之间的一次通话,只不过这种通话是以用浏览器浏览的方式来实现的. 就会话的应用来说,一般会话是用来识别用户的,比如你可以使用会话级变量记录当前用户已经输入的用户名密码,这样就不用他每次输入了,还可以用来记录一些其他的与当前这一次通话有关的信息.一旦你关闭了浏览 器,虽然会话没有结束,但是你重新打开浏览器时,已经不能再次利用上一次的会话了,它会新建一个会话.而服务器会根据预先的设置在超时后自动关闭会话,你也可以手动结束会话. 一.Cookie的基