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14×1414×14,过滤器大小为5×55×5,二者做卷积,输出的数据维度为10×1010×10(14−5+1=1014−5+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). 上述内容没有引入channel的概念,也可以说

在 CNN 的一层中的 patch 中共享权重 w ,无论猫在图片的哪个位置都可以找到.   当我们试图识别一个猫的图片的时候,我们并不在意猫出现在哪个位置.无论是左上角,右下角,它在你眼里都是一只猫.我们希望 CNNs 能够无差别的识别,这如何做到呢? 如我们之前所见,一个给定的 patch 的分类,是由 patch 对应的权重和偏置项决定的. 如果我们想让左上角的猫与右下角的猫以同样的方式被识别,他们的权重和偏置项需要一样,这样他们才能以同一种方法识别. 这正是我们在 CNNs 中做的.一个

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.

卷积层Conv的输入:高为h.宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为: 其中上开下闭开中括号表示向下取整. MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel,则池化层的输出维度也适用于上述公司计算. 具体计算可以AlexNet为例.

上一篇介绍了卷积的输出分辨率计算,现在这一篇就来写下转置卷积的分辨率计算.转置卷积(Transposed convolution),转置卷积也有叫反卷积(deconvolution)或者fractionally strided convolutions. 根据<A guide to convolution arithmetic for deep learning>的介绍的话,在进行卷积操作的时候我们是可以把卷积操作重写为以下的形式: 这个时候,输出是可以表示为 如果反向操作,输入为y的话,要得

卷积是CNN非常核心的操作,CNN主要就是通过卷积来实现特征提取的,在卷积操作的计算中会设计到几个概念:步长(strides).补充(padding).卷积核(kernel)等,那卷积的输出分辨率计算一般就会与这几个参数有关(空洞或者扩张卷积暂时不纳入这个范围),以下计算不做说明的话,均考虑卷积核大小为3*3.所以这一篇就以二维卷积为例子简单记录下卷积的一点计算公式. 以下以s代表步长,p代表补充,k代表卷积核.i代表输入分辨率.o代表输出分辨率,[]代表向下取整(因为公式编辑器里找不到向下取整

扩张卷积(Dilated convolutions)是另一种卷积操作,也叫做空洞卷积(Atrous convolution).相比于普通的卷积,相同的卷积核,空洞卷积能够拥有更大的感受野. 相同的卷积核,扩张卷积在计算的时候可以把卷积看成是按照一定值进行了扩张,以3*3的卷积核为例子,如果扩张系数为2的话,该卷积核在计算的时候就像是一个5*5的卷积核,如图所示: 图(a)可以看成是扩张系数为1的扩张卷积,起作用就跟普通的卷积一样,当扩张系数为2的时候,扩张卷积就编程图(b)的形式,但是实际计算的

------------------------------------------创建一个方法----------------------------------------------------------------------@LatBegin 纬度A(33.8703596)-- --@LngBegin 经度A(-117.9242966)-- --@LatEnd 纬度B(34.0392283)-- --@LngEnd 经度B(-117.8367681)-- CREATE FUNCTIO

我在课堂上基本完成了输出100道题和创建文档,但是因为对输入输出流不熟悉,所以并没有实现将输出的计算题导出到文档里,在课下我又请教了宿舍的大佬,基本完成如下: 源代码: import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.Ou

无论是ICF基于物品的协同过滤.UCF基于用户的协同过滤.基于内容的推荐,最基本的环节都是计算相似度.如果样本特征维度很高或者<user, item, score>的维度很大,都会导致无法直接计算.设想一下100w*100w的二维矩阵,计算相似度怎么算? 更多内容参考--我的大数据学习之路--xingoo 在spark中RowMatrix提供了一种并行计算相似度的思路,下面就来看看其中的奥妙吧! 相似度 相似度有很多种,每一种适合的场景都不太一样.比如: 欧氏距离,在几何中最简单的计算方法 夹

NumPy 目录 关于 numpy numpy 库 numpy 基本操作 numpy 复制操作 numpy 计算 numpy 常用函数 1 关于numpy / About numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展包.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统.参考官网解释, N

在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 query-Doc 结果对,如

转载请注明出处: http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语

刚刚接触storm 对于滑动窗口的topN复杂模型有一些不理解,通过阅读其他的博客发现有两篇关于topN的非滑动窗口的介绍.然后转载过来. 下面是第一种: Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算,它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算TOP N,然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果. 流式数据的TOP N计算的应用场景很多,例如计算twitter上最近一段时间内的热门话题.热门点击图片等等. 下面结合Storm-S

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1101: 零起点学算法08--简单的输入和计算(a+b) Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 3669  Accepted: 1997[Submit][Status][Web Board] Description 前面7道题做下来,对输出和计算有点感觉了吧? 不过很可惜的是前面的做法,好像太死了,写了一个计算3+4的程序,计算5+6又得改程序,计算机真的只能这么实现,那么我们比计算机

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~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可

日期的格式有很多形式,在使用过程中经常需要转换,下面是各种类型转换的使用例子以及日期计算方法的例子. 一.不同格式日期相互转换方法 public class TestDateConvertUtil { public static void main(String[] args) throws ParseException { // 获取当前时间 Date date = new Date(); // 获取当前时间 long timestamp = System.currentTimeMillis(

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第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices.edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一

基于mfix-19.1.2版本 方法一:直接输出差值网格固相速度 注:这种方式只适用于garg 2012颗粒差值格式在DEM中,默认是无法输出固相速度的网格值的: 但是通过搜索des文件夹下V_s关键字可以看到,实际上网格固相速度是会通过差值计算得到的: 并且在计算DEM颗粒脉动速度的地方也用到了网格固相速度: 说明网格固相速度只是默认没有写出,因此只需要人为写出一下即可. 首先找到网格输出的代码位置: 由于MMAX代表TFM的固相数,因此在循环范围部分需要修改,默认只写出TFM的网格固相速度.