一.$\tt Toeplitz$矩阵与循环($\tt Circulant$)矩阵 定义 为$n\times n$阶循环矩阵. 定义 $T_n(i,j)=t_{j-i} $  为$n\times n$ 阶$\tt Toeplitz$矩阵 通过令矩阵$B_n＝$ 从而构造出$2n\times 2n$阶循环矩阵 假设有一$n\times 1$阶列向量$\bf u$ 其中,$C_{2n}$可以由快速傅里叶对角化 其中$\bf c$表示$C_{2n}$矩阵的第一列元素,$\bf F$ 表示快速傅里叶($\

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ OCR 是人工智能里面非常重要的基础能力之一.腾讯云人工智能产品总监王磊,结合物流场景解读了OCR技术."OCR文本识别能够优化物流行业流程,解放人力降低成本." 腾讯云人工智能产品总监王磊 王磊介绍,OCR文本识别存在三大挑战.其一是文本是由多个文字拼接组成,没有明显边界,文本框内除了笔画,其余部分均是背景,给文本识别特征提取带来难度:其二是文本是由若干汉字.英文或标点符号混合在一起,长度变化大,由于网络感知野受限,定位B

From: https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks#alexnet 先大概了解模型,再看如果加载pre-training weight. 关于retain这件事,插入231n的一页PPT.总之:数据多,筹码多,再大胆训练更多的weight:否则,别胡闹. 这里有lots of pretrained ConvNets:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo CS231n Winter 2016: Le

之前也写过GoogLeNet的笔记.但那个时候对Inception有些似懂非懂,这周又一次看了一遍,觉得有了新的体会,特地又一次写一篇博客与它再续前缘. 本文属于论文笔记性质.特此声明. Network in Network GoogLeNet提出之时,说到事实上idea是来自NIN.NIN就是Network in Network了. NIN有两个特性.是它对CNN的贡献: MLP取代GLM Global Average Pooling mlpconv 普通的卷积能够看做是比較特殊的GLM,GL

转自https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名.VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了.VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构(详见  大话CNN经典模型:VGGNet),而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有22层,但大小却比AlexNet和VGG小很多,Google

Going deeper with convolutions-22层 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 那么,GoogLeNet是如何进一步提升性能的呢?一般来说,提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度,深度指网络层次数量.宽度指神经元数量.但这种方式存在以下问题:(1)参数太多,如果训练数据集有限,很容易产生过拟合:(2)网络越大.参数越多,计算复杂度越大,难以应用:(3)网络越深,容易出现梯度弥散问题(梯度越往后穿越容易消失),

1.GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军. 2.GoogLeNet 模型的提出 1)在这之前的AlexNet.VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果,但层数的增加会带来很多负作用,比如过拟合.梯度消失.梯度爆炸等.2)解决这些问题的方法当然就是在增加网络深度和宽度的同时减少参数,为了减少参数,自然就想到将全连接变成稀疏连接.但是在实现上,全连接

这篇论文最早是一篇2016年1月16日发表在Sebastian Ruder的博客.本文主要工作是对这篇论文与李宏毅课程相关的核心部分进行翻译. 论文全文翻译: An overview of gradient descent optimization algorithms 梯度下降优化算法概述 0. Abstract 摘要: Gradient descent optimization algorithms, while increasingly popular, are often used as

GoogLeNet是谷歌(Google)研究出来的深度网络结构,为什么不叫“GoogleNet”,而叫“GoogLeNet”,据说是为了向“LeNet”致敬,因此取名为“GoogLeNet”,所以我们这里题目就叫GoogLeNet.后面我们为了方便就叫inception Net. Google Inception Net 首次出现在 ILSVRC 2014的比赛中(和VGGNet 同年),就以较大优势取得了第一名.那一届比赛中的 Inception Net 通常被称为inception V1,它

InceptionV1 论文原文:Going deeper with convolutions    中英文对照 InceptionBN 论文原文:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift   中英文对照 InceptionV2/V3 论文原文:Rethinking the Inception Architecture for Computer Visi

前言 我们在训练网络的时候经常会设置 batch_size,这个 batch_size 究竟是做什么用的,一万张图的数据集,应该设置为多大呢,设置为 1.10.100 或者是 10000 究竟有什么区别呢? # 手写数字识别网络训练方法 network.fit( train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=128) 批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD) 梯度下降算法一般用来最小化损失函数:把原始的数据网络喂给网

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 Introduction NumPy提供了一个特殊的数据类型ndarray,其在向量计算上做了优化.这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心. 相比于原生的Python,利用NumPy数组可以获得显著的性能加速,尤其是当你的计算遵循单指令多数据流(SIMD)范式时. 然

课程内容 OpenBLAS项目介绍 矩阵乘法优化算法 一步步调优实现 以下为公开课完整视频,共64分钟: 以下为公开课内容的文字及 PPT 整理. 雷锋网的朋友们大家好,我是张先轶,今天主要介绍一下我们的开源矩阵计算库OpenBLAS以及矩阵乘法的优化. 首先,什么是BLAS? BLAS是 Basic Linear Algebra Subprograms (基本线性代数子程序)的首字母缩写,主要用来做基础的矩阵计算,或者是向量计算.它分为三级: BLAS 1级,主要做向量与向量间的dot或乘加运

[图解tensorflow源码] 入门准备工作 附常用的矩阵计算工具[转] Link: https://www.cnblogs.com/yao62995/p/5773142.html  tensorflow使用了自动化构建工具bazel.脚本语言调用c或cpp的包裹工具swig.使用EIGEN作为矩阵处理工具.Nvidia-cuBLAS GPU加速计算库.结构化数据存储格式protobuf Swig       1. Simplified Wrapper and Interface Genera

首页:http://www.7d-soft.com/index.htm 4.0新功能 (预定2010年8月6日): 1:支持复数拟合.复数方程组计算: 2:支持微分方程拟合求解: 3:通用全局优化求解器变异功能,优化能力提高20%以上: 4:新的编程模式计算引擎: 5:强大易用的数据批处理拟合功能 6:公式自动搜索:增加更多的二维.三维函数库: 7:改进的积分计算,拟合,解方程可含有积分函数,支持高斯积分和辛普森积分算法 8:三维图形旋转.缩放.移动等功能 9:?号输入,可动态输入常数. 10:

在这里列出Babylon.js官方性能优化文档的中英文对照,并在CardSimulate项目里对其中的一些优化方法进行实践. How To 如何 Optimize your scene 优化你的场景 Table of contents 内容列表 How To Optimize Your Scene 如何优化你的场景 Use TransformNode instead of AbstractMesh or empty meshes 使用变换节点代替抽象网格或者空网格 Changing per me

经过前面2篇WebGL射线拾取模型的文章,相信大家对射线和模型面片相交的原理已经有所了解,那么今天我们再深入探究关于射线拾取的一个问题,那就是遍历场景中的所有与射线相交的模型的优化问题.首先我们来复习一下射线拾取模型的原理,请看下图. 我们从上图中可以看到,在frustum视棱台区域中只有一个模型就是triangle2三角形2,那么遍历整个scene场景我们也只能取到一个geometry,取出该geometry后我们通过空间变换矩阵得到该三角形2在场景中的位置坐标以及姿态信息,再将空间中的这个已

［抄题］: A matrix is Toeplitz if every diagonal from top-left to bottom-right has the same element. Now given an M x N matrix, return True if and only if the matrix is Toeplitz. Input: matrix = [[1,2,3,4],[5,1,2,3],[9,5,1,2]] Output: True Explanation: 1

转载自 Taylor Guo g2o: A general framework for graph optimization 原文发表于IEEE InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China,May 2011 http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5244828.html      深入理解图优化与g2o:图优化篇 http://blog.csdn.NET/h

建图模块 mapping_module在初始化系统的时候进行实例化,在构建实例的时候会实例化local_map_cleaner和local_bundle_adjuster.系统启动的时候会在另外一个线程中启动该模块. // src/openvslam/system.cc:78 mapper_ = new mapping_module(map_db_, camera_->setup_type_ == camera::setup_type_t::Monocular); // src/openvsla

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模