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深度学习500问——Chapter05： 卷积神经网络（CNN）（3）

卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转，同时卷积核中心与需计算的图像像素对齐，输出结构为中心对齐像素的一个新的像素值，计算例子如下： 这样计算出左上角（即第一行第一列）像素的卷积后像素值。...步长为3是指每隔3个像素进行相加，重叠部分进行相加，即输出的第1行第4列是由红色特征图的第一行第四列与绿色特征图的第一行第一列相加得到，其他如此类推。...5.17.2 区别 自然语言处理的输入数据通常是离散取值（例如表示一个单词或字母通常表示为词典中的one hot向量），计算机视觉则是连续取值（比如归一化到0，1之间的灰度值）。...CNN有两个主要特点，区域不变性（location invariance）和组合性（Compositionality）。...在语言里，当然也有类似的组合关系，但是远不如图像来的直接。而且在图像里，相邻像素必须是相关的，相邻的词语却未必相关。

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Oracle number类型的语法和用法

1不变没有增一，而（四舍五入后）从第|s|位数字算起其右边的所有数字都置为0，故最后实际存储到列里的值为1000（显示屏幕上的不是1000.0形式）。...如果输入的数值，其后小数点左边的位数大于|S|，则存储的最终值中除第|s|位数字左边所有数字不变外其他数字都置为0。...1不变没有增一，而（四舍五入后）从第|s|位数字算起其右边的所有数字都置为0，故最后实际存储到列里的值为100000。...Oracle NUMBER类型是一种软件数据类型，在Oracle软件本身中实现。我们不能使用固有硬件操作将两个NUMBER类型相加，这要在软件中模拟。不过，浮点数没有这种实现。...将两个浮点数相加时，Oracle会使用硬件来执行运算。 换而言之，将一些列的number列相加，没有将一系列float列相加来得快。

1.9K20

用交叉验证改善模型的预测表现(适用于Python和R)

原文作者： Sunil Ray 翻译：王鹏宇 我一直对数据界的编程马拉松（Hackathons）保持关注。...换句话说，为什么这些参赛者的模型在最终验证环节无法保证稳定性？让我们来探讨一下可能的原因。 预测模型为何无法保持稳定？...在 R 中，我使用了 iris 数据集进行示范。 什么是交叉验证？ 交叉验证意味着需要保留一个样本数据集，不用来训练模型。在最终完成模型前，用这个数据集验证模型。...K 层交叉验证 (K- fold cross validation) 从以上两个验证方法中，我们学到了： 应该使用较大比例的数据集来训练模型，否则会导致失败，最终得到偏误很大的模型。...K 层交叉检验之后，我们得到 K 个不同的模型误差估算值（e1, e2 …..ek）。理想的情况是，这些误差值相加得 0 。要计算模型的偏误，我们把所有这些误差值相加。平均值越低，模型越优秀。

1.8K60

HDLBits：在线学习 Verilog （二十四 · Problem 115-119）

在每个时钟边沿到来时刻，元素的下一个状态为元素相邻两个元素的异或。...下表更详细地给出了跳变的规则，（可以视为状态转移表），元素下一个状态可以视作输出，输入为元素本身的状态与相应两个相邻元素的当前状态。 ?...在每个时钟边沿到来时刻，元素的下一个状态取决于元素本身的状态与前后两个相邻元素的当前状态。下表详细地给出了跳变的规则。 ?...游戏规则如下：元素的下一个状态取决于当前状态九宫格中的 8 个邻居元素中 1 的个数，当邻居有 n 个 1 时： 0-1 ，元素变为 0 2 ，元素保持不变 3 ，元素变为 1 4+ ，元素变为 0 方便做题起见...1 的个数 根据相邻元素中的 1 的个数，决定元素下一状态的值 使用组合逻辑，采用相加的方式计算相邻元素中 1 的个数，使用一个 256 长的序列来记录每个元素相邻元素中 1 的个数，最大为 8 个，

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深度学习系列笔记(二)

保持 n 维向量不变的单位矩阵记作 I_n 。...在某些机器学习的应用中，区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素是很重要的。在这些情况下，我们转而使用在各个位置斜率相同，同时保持简单的数学形式的函数：L^1 范数。...标准正交：R^n 中，至多有 n 个范数非零向量相互正交，且范数都是 1 。 正交矩阵指行向量和列向量是分别标准正交的方阵。...对角矩阵D对角线上的元素称为矩阵A的奇异值。 A的非零奇异值是A^TA特征值的平方根，同时也是AA^T特征值的平方根。 SVD最有用的性质可能是拓展矩阵求逆到非方矩阵上。...如果行列式是0，那么空间至少沿着某一维完全收缩了，使其失去了所有的体积。如果行列式是1，那么这个转换保持空间体积不变。 参考文献： 《深度学习》

1.2K20

矩阵成真！Pytorch最新工具mm，3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力

现在，计算就有了几何意义： 结果矩阵中的每个位置 i, j 锚定了立方体内部沿深度维度 k 运行的向量，其中从 L 中的第 i 行延伸出水平面和从 R 中的第 j 列延伸的垂直平面相交。...这里， L 的行块填充为1（蓝色）或-1（红色）；R 的列块填充类似。k 在这里是24，因此结果矩阵（ L @ R ）的蓝色值为24，红色值为-24。...矩阵-向量乘积 分解为矩阵向量乘积的matmul，看起来像一个垂直平面（左参数与右参数每列的乘积），当它水平扫过立方体内部时，将列绘制到结果上。 即使在简单的例子中，观察分解的中间值也会非常有趣。...这个磁头位于第一层：第0层，头2： 并行注意力 我们将注意力头中的 6个矩阵中的4个可视化为融合的向量矩阵乘积链。...根据该论文，这使我们能够通过优化密集层在适应过程中变化的秩分解矩阵，间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重冻结。

41630

CS231n：10 目标检测和分割

1.3 实现方法2：全卷积 原始思路 另外一个实现语义分割的方法是直接训练一个全卷积神经网络，网络中包含多个卷积层，不进行下采样等缩小尺寸的操作，并对输入进行0填充使得空间尺寸保持不变，并最终得到一个...但这里有个问题，就是我们使用多个卷积层并且通过0填充的方式保持输入和输出的尺寸不变，这会导致计算量也会变得巨大，并且卷积层的参数也会占很大的内存。...最相邻去池化就是将周围用相同的数字填充，而 Bed of Nails 则是直接用0填充。...对于定位框，将其看成回归任务，使用L2损失函数评估其与真实定位框数据的差异。然后将两个损失函数的值相加作为整个网络的损失函数，接着就可以进行反向传播和参数更新来训练网络了。...这种定义损失函数的方式可以称为多重任务损失。现在我们有两个损失值，我们想同时最小化。而这两个损失值的重要程度如果有轻重之分时，就需要在这两个损失值上加上一些作为权重的超参数，然后做加权求和。

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阿榜的生信笔记3

： 一、数据框： 1、数据框来源 ①、用代码新建： #2.新建数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4), change...()读取行数、ncol()读取列数、rownames()读取行名、colnames()读取列名 3、数据框取子集 ①、$:取数据框中的某一项 #4.数据框取子集 df1$gene mean(df1$..."] df1[,c('gene','change')] ## 按条件（逻辑值） df1[df1$score>0,] 大家看看这道思考题： 4、建立自己的代码思维 下图教会了我们如何优雅地去数据框的最后一列..."r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 6、数据框的连接 我们如何将这两个数据框连接起来呢？...实际上也不难，原理差不多，merge()厉害的地方在于它的参数很方便 #6.两个数据框的连接 test1 <- data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon',

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tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

02 — tibble：高级数据框（data.frame升级版） ——数据（列）类型一目了然 tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框，tibble继承了data.frame...，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-...#key：需要将变量值拓展为字段的变量 #value：需要分散的值 #fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 stocks <- data.frame( time = as.Date

3.9K10

R语言数据清洗实战——高效list解析方案

任坤老师的主页提供了很好地rlist实践方案，同时该包配套有非常详细的document，是你数据清洗工具箱中不可多得的list操纵神奇，配合tidyverse工具箱，你的数据warpping技能一定会得到大大扩展与提升...在R语言环境中，我们最常遇到的list操作场景大概有以下三类（当然不含全部）： 1、统计模型的输出结果： 因为统计模型在跑完之后，通过会输出一系列各种指标，比如及置信区间、判定指标和拟合值等，这些对象因为大小和长度不等...第三类是合并与重塑函数： 就是如何将list在vector与data.frame之间进行转化。...函数虽然也类似堆栈操作，但是它眼球要求更为严格， #必须保持内部机构一致和list长度一致，为了达到这个目的， #我们使用list.update函数现将存在递归和长度不等两个变量删除， #然后使用list.rbind...mylist对象有三个子list,每一个长度都为10，按照其实际意义，可以按列合并为data.frame。

2.5K40

干货|最全面的卷积神经网络入门教程

如果一组权值可以在图像中某个区域提取出有效的表示，那么它们也能在图像的另外区域中提取出有效的表示。...共享参数是深度学习一个重要的思想，其在减少网络参数的同时仍然能保持很高的网络容量(capacity)。...卷积过程实质上就是卷积核中的所有权重与其在输入图像上对应元素数值之和。 卷积过程的实例展示 首先我们介绍一下最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。...根据特征图上的局部统计信息进行下采样，在保留有用信息的同时减少特征图的大小。和卷积层不同的是，池化层不包含需要学习的参数。即在池化层中参数不发生变化。...最大池化（max pooling）函数给出相邻矩形区域内的最大值作为输出，平均池化(average pooling)函数给出相邻矩形区域内的均值作为输出。 ?

1.6K30

rmarkdown+flexdashboard制作dashboard原型

flexdashboard支持故事版功能（很好用的功能，与tableau中的故事版如出一辙）。 flexdashboard同时也支持将shiny部件嵌入文档来实现可视化的动态更新。...其中yaml的头文件中vertical_layout参数用于控制整个图标布局的行列布局规则，vertical_layout: fill效果为自动按列布局。...当vertical_layout参数为scroll时，打开的页面浏览器中图表会保持原始大小不变，倘若竖排的所有图表高度之和大于页面浏览器窗口，则会自动启动垂直滚动功能（区别于vertical_layout...Page Navigation——导航页支持二级菜单选择 Multiple Columns 当然flexdashboard可以支持多列布局，只需要在代码中声明列参数即可，而且可以自定义各列的列宽。...，很适合用于呈现单值指标： Gauges也可以直接用在shiny插件中，嵌入rmarkdown文档，实现动态更新数据 ### Contact Rate ```{r} renderGauge({ rate

4.3K30

学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量，矩阵、向量相乘，单位矩阵、逆矩阵

如果每个元素都属于R，向量有n个元素，向量属于实数集R的n次笛卡儿乘积构成集合，记ℝⁿ。明确表示向量元素，元素排列成一个方括号包围纵列。向量看作空间中点。每个元素是不同坐标轴上的坐标。...Ai,:表示A中垂直坐标i上一横排元素，A的第i行(row)。右下元素。A:,i表示A的第i列(column)。明确表示矩阵元素，方括号括起数组。...矩阵值表达式索引，表达式后接下标，f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。 张量(tensor)。超过两维的数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...两个矩阵A、B矩阵乘积(matrix product)是第三个矩阵C。矩阵A列数必须和矩阵B行数相等。如果矩阵A的形状mn，矩阵B的形状是np，矩阵C的形状是mp。两个或多个矩阵并列放置书写矩阵乘法。...单位矩阵(identity matrix)，任意向量和单位矩阵相乘，都不会改变，保持n维向量不变的单位矩阵记In。In∊ℝ⁽n*n⁾。∀x∊ℝⁿ,Inx=x。

2.6K00

任意半径中值滤波（扩展至百分比滤波器）O(1)时间复杂度算法的原理、实现及效果。

每列直方图累积了2r+1个垂直方向上相邻像素的信息，初始的时候，这2r+1个像素是分别以第一行的每个像素为中心的。核的直方图通过累积2r+1个相邻的列直方图数据获取。...其实，我们所做的就是将核直方图分解成他对应的列直方图的集合，在整个滤波的过程中，这些直方图数据在两个步骤内用恒定的时间保持最新。 考虑从某个像素向右移动一个像素的情况。...2、缓存优化 　　恒常时间的中值滤波算法需要在内存中为每列保持一个直方图，对于图像，这很容易就多达数百KB的大小，通常这大于今天的处理器的缓存。这导致访问内存的效率降低。...记得前面说过计算中值的过程是先在粗分数据中寻找中值所在段，然后再从细分数据中找到精确值。对于核的中值，每个列直方图最多只会有2r+1次贡献，意味着只有2r+1个对应的细分段对计算结果有用。...因此我们从0开始更新段。正是通过这种方式，我们加速了整个处理速度。 交错布置直方图数据，从而使得相邻列的直方图数据在内存也是相邻的是有好处的。

1.6K20

详解计算机视觉中的特征点检测：Harris SIFT SURF ORB

(xi,yi)，计算角点响应函数R(xi,yi)=min E 设定阈值T，将角点响应函数R(xi,yi)中低于T的值设为0 在窗口范围内进行非极大值抑制：遍历角点响应函数，若某个像素的角点响应函数在窗口内不是最大...定量判断方法为 [边缘] R<<0 [角点] R>>0 [平滑区域] |R|很小 一般增大k的值，将减小角点响应值R，降低角点检测的灵性，减少被检测角点的数量；减小k值，将增大角点响应值R，增加角点检测的灵敏性...SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。...对Q矩阵的每一列求取平均值，按照平均值到0.5的距离大小重新对Q矩阵的列向量排序，形成矩阵T。 将T的第一列向量放到R中。...取T的下一列向量和R中的所有列向量计算相关性，如果相关系数小于设定的阈值，则将T中的该列向量移至R中。 按照上一步的方式不断进行操作，直到R中的向量数量为256。 这就是rBRIEF算法。

3.7K30

《算法竞赛进阶指南》0x05 排序

m 有关 并且离散化以后，我们仍然保持原数据映射到新数据后相对大小不变 vector xs; void discrete(vector &a) { sort(a.begin...不过 zhq 告诉 Vani，摊点已经随意布置完毕了，如果想满足 cl 的要求，唯一的调整方式就是交换两个相邻的摊点。 两个摊点相邻，当且仅当他们处在同一行或者同一列的相邻位置上。...解析 观察易得： 只做列相邻交换时，不会改变每行的兴趣摊点数； 只做行相邻交换时，不会改变每列的兴趣摊点数； 那不妨把原问题拆分成两个相似的子问题，先后计算列相邻交换和行相邻交换的最小次数，从而求解原问题...思考如何只做列相邻交换，使得每列的兴趣摊点数相等 由于我们只关心每列中，兴趣摊点总数，因此不妨把每列压缩成一个点，兴趣摊点总数表示该点的值 于是该模型就变成，在一个环形图上，每次只能相邻传递一件物品，...0≤ai≤999999999 输入样例： 5 9 1 0 5 4 3 1 2 3 0 输出样例： 6 0 解析 只通过比较和交换相邻两个数值的排序方法，实际上就是冒泡排序 排序过程中，每找到大小颠倒的相邻数值

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作品分享-用三十八行代码找到狭长面

宽度小于60m的部分，转化为找到相邻两点（空间位置上相邻）的间隔小于60m的部分，用R语言dnearneight找到相邻的两点，并用nb2lines输出两点连线。...第一想法是直接用线进行分割，但知识储备有限在R中没能实现，转而求其次，用线生成面宽度设置成0.000001，此容差对于arcgis来说几乎没有影响；然后再用原始图斑与线生成的缓冲面做差会将狭长部分与保留部分分开...3、如何将狭长部分生成的碎面识别出来？...通过赋id值的方式找出：先给第二步生成的图斑赋id，然后生成质心再赋id，然后对质心做缓冲面，这样缓冲面就带id了而且跟图斑id是对应关系，这样就知道哪些id的缓冲面是超边界了，然后根据id将碎图斑识别出来...2、 由于R容差的原因，导致生成狭长部分不够完美，有特别细的细缝，经实验比如s2在s1图斑内,s2边界正常，然后我用s1-(s1-s2)得到的图斑按常理说应该跟s2保持一致，但是现实确实多了细缝，我想这可能就是容差的问题

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