稀疏矩阵的表示和运算Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 M[Submit][Status][Web Board] Description 如果一个矩阵中，0元素占据了矩阵的大部分，那么这个矩阵称为“稀疏矩阵”。对于稀疏矩阵，传统的二维数组存储方式，会使用大量的内存来存储0，从而浪费大量内存。为此，我们可以用三元组的方式来
稀疏矩阵的基本概念稀疏矩阵也是一种比较特殊的矩阵类型，但比起上一节提到的特殊矩阵类型，它特殊的地方不在于元素的分布而是在于稀疏矩阵中非0元素的个数s相对于矩阵元素的总个数t非常小。例如一个100*100的矩阵，若其中只有100个非0元素，就可称其为稀疏矩阵。稀疏矩阵中元素的位置分布一般是随机的。稀疏矩阵的三元组表示三元组就是指用三种属性来表示某个节点。由于稀疏矩阵的元素分布一般没有规律，就是说不能
1、Edge detection（边缘检测）：（1）卷积计算：有一个6*6*1的灰度图像，‘*’表示卷积（convolution），过滤器（filter）为3*3矩阵.卷积的结果为 4*4的矩阵：左上角的第一块是通过图像矩阵的左上角3*3区域计算而来.3*1 + 1*1 + 2*1 +0*0 + 5*0 + 7*0 + 1*-1 +8*-1 +2*-1 = -5 来自：移动3*3矩阵，计
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2023-09-25 18:06:40
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编辑：keyu【导读】优化神经网络的一个方法是稀疏化，然而，受到支持不足和工具缺乏的限制，该技术在生产中的使用仍然受限。为了解决这一问题，近日，Google联合Deepmind开发出了在TensorFlow Lite和XNNPACK ML中的新特性和工具库。神经网络具有的推理功能，使得许许多多实时应用变为可能——比如姿态估计和背景模糊。这些应用通常拥有低延迟的特点，并且还具有隐私意识。
首先，介绍一下卷积的来源：它经常用在信号处理中，用于计算信号的延迟累积。假设一个信号发生器每个时刻t产生一个信号xt ，其信息的衰减率为wk ，即在k−1个时间步长后，信息为原来的wk 倍，假设w1 = 1,w2 = 1/2,w3 = 1/4。时刻t收到的信号yt 为当前时刻产生的信息和以前时刻延迟信息的叠加。然后，介绍卷积诞生思想：在80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认
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2023-10-01 17:13:57
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。公众号ID｜ComputerVisionGzq1前言今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界
原创
2022-10-10 13:34:48
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文章目录1. 卷积神经网络的结构输入层卷积层激活层池化层全连接层2. 卷积在图像中有什么直观作用3. 卷积层有哪些基本参数？4. 卷积核有什么类型？5. 二维卷积与三维卷积有什么区别？二维卷积三维卷积6. 有哪些池化方法？池化原理池化类型7. 1*1卷积的作用？8. 卷积层和池化层有什么区别？9. 卷积核是否一定越大越好？10. 每层卷积是否只能用一种尺寸的卷积核？11. 怎样才能减少卷积层参数
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2023-08-30 21:54:00
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卷积神经网络（二）- 深度卷积网络：实例研究一、为什么要进行实例研究(Why look at case studies?)二、经典网络(Classic networks)三、残差网络(Residual Networks-ResNets)四、残差网络为什么有用(Why ResNets work?)五、网络中的网络以及1x1卷积(Network in Network and 1x1 convolut
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2023-11-01 18:02:13
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VGG的实质是AlexNet结构的增强版，它将卷积层的深度提升到了19层，并且在2014年的ImageNet大赛中的定位问题中获得了亚军(冠军是GoogLeNet，将在下一篇博客中介绍)。整个网络向人们证明了我们是可以用很小的卷积核取得很好地效果，前提是我们要把网络的层数加深，这也论证了我们要想提高整个神经网络的模型效果，一个较为有效的方法便是将它的深度加深，虽然计算量会大大提高，但是整个复杂度也
文章目录1. 神经网络计算模型2. 卷积计算并行性分析2.1 卷积窗口内部并行2.2 相同特征图卷积窗口间并行实现分析2.3 不同输入特征图卷积窗口并行2.4 不同输出特征图并行3. 激活函数的实现4. 基于FPGA的加速器设计4.1 整体结构4.2 卷积计算单元 这是浙大余子健的研究生毕业论文，也是我阅读的第一篇文献。 1. 神经网络计算模型 上图为典型的卷积神经网络的结构。在图中C层代表的
深度神经网络的组稀疏正则化 (翻译)Group Sparse Regularization for Deep Neural NetworksScardapane S, Comminiello D, Hussain A, et al摘要：在本论文中，我们考虑同时进行以下优化任务：深度神经网络的权重、隐层神经元的数量以及输入特征选择。虽然这三个问题通常被分开处理，但我们提出了一个简单的正则化公式，能够
摘要深度神经网络 (DNN) 中的稀疏性已被广泛研究以压缩和加速资源受限环境中的模型。它通常可以分为非结构化细粒度稀疏性（将分布在神经网络中的多个个体权重归零）和结构化粗粒度稀疏性（修剪神经网络的子网络块）。细粒度稀疏可以实现高压缩比，但对硬件不友好，因此速度增益有限。另一方面，粗粒度的稀疏性不能同时在现代 GPU 上实现明显的加速和良好的性能。在本文中，我们第一个研究从头开始训练（N:M）细粒度
在高度复杂的信息图结构上进行机器学习是困难的。图卷积GCN是一种神经网络，可以被用于直接在图上进行工作，同时也借助了他们的结构信息。 接下来，将介绍GCN以及信息是如何通过GCN的隐藏层进行传播的，以及这个机制如何生成有用的特征表示的。 首先介绍一下，什么是图神经网络？图神经网络是个在图上学习的一种网络架构。事实上，它们非常强大，即使是一个随机启动的两层GCN也可以产生网络中节
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2023-08-27 22:34:57
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论文: Sparse, Quantized, Full Frame CNN for Low Power Embedded Devicesgithub: https://github.com/tidsp/caffe-jacintoAI爆发的三个条件，算法，算力和数据。深度学习对算力要求极高，如果没有一块性能良好的GPU，那么模型训练和调参将是一件耗时的工作，严重拖慢工作进度。CNN因为其高
目录1.CNN简介2.CNN本质特性2.1 稀疏连接（稀疏互交）2.2 参数共享2.3小结3.CNN物理机制3.1线性的卷积3.2 离散卷积和相似度3.3小结4.CNN的经典模型及特点4.1经典网络4.2多层CNN卷积的构造参考1.CNN简介卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，其特点是每一层的的神经元节点只响应前一层局部范围内的神经元。2.CNN本质特性2.1 稀疏连接（稀疏互交）网络的稀疏
考虑一个监督学习问题，现在有一些带标签的训练样本(x(i),y(i)).神经网络就是定义一个复杂且非线性的假设hW,b(x)，其中W,b 是需要拟合的参数.下面是一个最简单的神经网络结构，只含有一个神经元，后面就用下图的形式代表一个神经元：把神经元看作是一个计算单元，左边的x1,x2,x3 (和 截距+1 )作为计算单元的输入，输出为：，其中，函数被称为激活函数，在这里我们的激
文章目录矩阵卷积运算有效卷积（valid convolution）等大卷积（same convolution）带步长卷积（strided convolution）三维卷积卷积层池化层（pooling layer）最大池化（max pooling）平均池化（average pooling）全连接层卷积的优势参数共享联系稀疏 矩阵卷积运算两个矩阵，一个大矩阵一个小矩阵，将小矩阵在大矩阵中重叠并不断移
目录引入1. 卷积神经网络概述2. 卷积神经网络结构概述2.1 输入层2.2 卷积层2.3 池化层2.4 全连接层2.5 全连接层和卷积层互转换3. 卷积神经网络的特点4. 卷积神经网络总结 引入 全连接神经网络处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目——卷积神经网络。1.
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2023-10-26 15:42:32
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图卷积神经网络利用图卷积神经网络提取拓扑图的空间特征，其方式主要可以分为基于空间域(vertex domain,spatial domain)的方法 以及 基于谱域(spectral domain)的方法两种。（一）基于空间域的方法:该方法思想较为直观，将图结构的数据转化为卷积神经网络能够高效处理的结构。处理的过程主要分为两个步骤： 1.从图结构当中选出具有代表性的nodes序列； 2.对于选出的
一、卷积神经网络卷积神经网络包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层通常把神经网络的隐藏层分为 卷积层和池化层二、卷积层块一般包括：卷积层+激活函数+汇聚层（池化层，又叫下采样层）三、概念及作用1）卷积层（Convolutional layer）通过卷积操作（线性操作，即在原始图像上平移）对输入图像进行降维和特征提取如图所示，卷积层实际上，就是按照模板（卷积核）的样子扫描原始图像，图像的
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2023-08-26 12:55:16
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