本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc,介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
这里,如果小矩阵的点积与大矩阵的所有3x3大小的部分完成。 点积表示每个元素乘以其各自的元素,例如。 131 *( - 1),162 * 0,232 * 1等。
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中,卷积
编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。
题图:by watercolor.illustrations from Instagram
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
先来上两张图看看那种猫是暹罗?那种猫是英短? 第一张暹罗 第二张英短 你以后是不是可以识别了暹罗和英短了?大概能,好像又不能。这是因为素材太少了,我们看这两张图能分别提取出来短特征太少了。那如果我们
选自automating the future 机器之心编译 参与:Jane W、吴攀 在这篇文章中,作者们使用 Elixir 编程语言创建一个标准的 3x3 深度学习神经网络。希望读者能通过阅读本文而对先进的遗传编程(genetic programming)和 Elixir 中新的人工智能技术有更深的理解。 开篇语 研究深度学习如从事巫术般疯狂。人们必须花费相当多的时间理解技术,同时在创造真正自动化的东西时考虑其优点和缺点,还要在半夜醒来时担心自动化将对我们的社会造成多大的颠覆。 创建你的第一个神经网络
最后一页没画,但是基本上就是Filter Matrix乘以Feature Matrix的转置,得到输出矩阵Cout x (H x W),就可以解释为输出的三维Blob(Cout x H x W)。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志,应用在机器人和无人车等载具。
对于神经网络,我们更多谈的是其精度怎么样,有百分之零点几的提升。但是如果谈到速度的话,深度学习神经网络相比于传统的算法来说,速度恐怕没有那么快了。
Convolutional Networks deep dive into images and convolutional models Convnet BackGround 人眼在识别图像时,往往从局部到全局 局部与局部之间联系往往不太紧密 我们不需要神经网络中的每个结点都掌握全局的知识,因此可以从这里减少需要学习的参数数量 Weight share 但这样参数其实还是挺多的,所以有了另一种方法:权值共享 Share Parameters across space 取图片的一小块,在上面做神经网络分
高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
作者:YJango 日本会津大学|人机交互实验室博士生 量子位 已获授权编辑发布 该文是对卷积神经网络的介绍,并假设你理解前馈神经网络。 如果不是,强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接: https://www.zhihu.com/question/22553761/answer/126474394 下面进入正题,开始我们的卷积神经网络之旅—— 目录 视觉感知 画面识别是什么 识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画
GitHub: https://github.com/nzbin/CardShow/ Demo: https://nzbin.github.io/CardShow/ 前言 这个小项目(卡片秀)是一个卡片抽奖特效插件,用开源项目这样的词语让我多少有些羞愧,毕竟作为一个涉世未深的小伙子,用项目的标准衡量还有很大差距。不过该案例采用 jQuery 插件方式编写,提供配置参数并且做了浏览器兼容优化,整体而言作为一个小项目也不为过。目前正在持续更新。 当然,博主写这篇文章不是为了炫耀这个 Demo,而是交
WPF中的MatrixTransform 周银辉 虽然在WPF中可以使用TranslateTransform、RotateTransform、ScaleTransform等进行
关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://t.cn/RyhpHjM)(CS231n 2017雷锋字幕组已制作中英字幕,视频连接:http://www.mooc.ai/course/268)还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意:该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为预备知识,不然会有理解障碍。没看过前面内容的朋友建议
AI科技评论按:本文来源 知乎,作者:YJango,AI科技评论授权转载。 PS:YJango是我的网名,意思是我写的教程,并不是一种网络结构。。 关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ )还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意:该文会跟其他的现有文章有很大的
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