目录1. GoogleNet1.1 Inception模块1.1.1 1x1卷积1.2 辅助分类器结构1.3 GoogleNet网络结构图 1. GoogleNetGoogleNet，也被称为Inception-v1，是由Google团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络架构，专门用于图像分类和特征提取任务。它在ILSVRC（ImageNet Large Scale Vis
Pooling
为了解决convolved之后输出维度太大的问题
在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理
http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/
这里有一个cnn较好的介绍
Poolin
要理解Mask R-CNN，只有先理解Faster R-CNN。因此，根据Faster R-CNN的架构(Faster R-CNN的ZF model的train.prototxt)，画了一个结构图，如下所示： 如上图所示，Faster R-CNN的结构主要分为三大部分，第一部分是共享的卷积层-backbone，第二部分是候选区域生成网络-RPN，第三部分是对候选区域进行分类的网络-classifi
1. 卷积神经网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层都是一个变换（映射），常用卷积convention变换和pooling池化变换，每种变换都是对输入数据的一种处理，是输入特征的另一种特征表达；每层由多个二维平面组成，每个平面为各层处理后的特征图（feature map）。常见结构： 输入层为训练数据，即原始数据，网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个二次提取
文章目录动图+独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）—— CNN（Convolutional Neural network）CNN（Convolutional Neural Network）Three Property for CNN theory base一张图搞定CNN（必看干货！）动图演示What does CNN learn？what does filter dowhat d
论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks论文地址：传送门这学期刚开学的时候，重新读了遍R-CNN系列，但当时仍然是浅尝辄止，许多东西还不懂。这是当时写的R-CNN系列总结，基本就是照着论文翻译，但其实现细节也是很久之后才懂的。最近在尝试旋转框的检测，需要将Fa
图解例子在最后最近在看李宏毅老师的机器学习，讲到CNN这里的时候对下面这张PPT怎么都想不明白，经过一番网上冲浪，终于搞明白了。原PPT如下。核心疑问：25 * 13 * 13的特征图在经过50个3 * 3的filter之后是怎么变成50 * 11 * 11的特征图的？这一切要从CNN是怎么做卷积的说起。对上图PPT的例子分析如下： （1）输入图像为灰度图（只有一个channel），大小为28 *
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，介绍 CNN（卷积神经网络）的网络结构。CNN 网络结构, 李宏毅课程讲义CNN 主要应用在图像识别（image classification, 图像分类）领域。通常，输入的图片大小相同，如 ，输出的分类为 one-hot 形式：输入数据的格式为 tensor（张量），维数为：宽度 高度 channel（频道）数：理解方式一：神经元视角（neuron
卷积神经网络CNN图解作者: Sanjay Chan 0 背景之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解。于是在这里记录下所学到的知识，关于CNN 卷积神经网络，需要总结深入的知识有很多： 人工神经网络 ANN 卷积神经网络 CNN
JAVA中在 HahsMap 中，在JDK1.8之后，就出现了红黑树，那么我们就得研究一下这个数据结构了，毕竟框架都是对底层进行的封装，那么我们一起看一下吧。二叉树二叉树：二叉树是每个节点最多有2个子树的一种数据结构。我们画图来了解一下吧，毕竟画图比较清晰。 二叉树的最高层就是根节点，下面又有很多的子节点，25是15的父节点，而15又是25的子节点，其实就是一个相互的关系， 而15
NS流程图，又被称为N-S图，或者是盒图。它的结构分为图形、流程线和文字，NS流程图是一种可视化建模的结构化编程。实际上，NS图与流程图较为相似；但是它是将所有的算法写在一个矩形阵内。本篇文章，我们来详细学习NS流程图是什么，以及NS流程图怎么做。NS流程图特点NS流程图简单易用，可以运用于软件教育等其他方面。NS流程图它具备可视化的特点，能够帮助其他人更好地理解设计意图。关于NS流程图的具体优缺
LeNet - 5相关文献： Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition YANN LECUN, MEMBER, IEEE, LÉON BOTTOU, YOSHUA BENGIO, AND PATRICK HAFFNERPROCEEDINGS OF THE IEEE, VOL. 86, NO. 11, NOVEMBER 1998
软考结构图怎么画：详细指南与实用技巧
在软件行业，软考（软件水平考试）是衡量从业人员专业能力和知识水平的重要途径。在备考软考的过程中，掌握如何绘制结构图是一项非常关键的技能。结构图不仅能够帮助我们更好地理解和梳理知识点，还能在考试中为我们赢得宝贵的分数。本文将详细介绍软考结构图的绘制方法，帮助大家轻松掌握这一技能。
一、了解结构图的基本概念
首先，我们需要明确什么是结构图。结构图是一种用图形
深度学习结构图的绘制是为了更好地理解和展示深度学习模型的结构和层次关系。在绘制过程中，可以使用各种工具和库，如matplotlib、graphviz等。本文将以Python为例，介绍如何使用matplotlib和graphviz绘制深度学习结构图，并给出相应的代码示例。
# 使用matplotlib绘制深度学习结构图
matplotlib是一个强大的绘图库，可以用来绘制各种图形，包括深度学习结
原创
2023-08-21 04:46:43
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一，SpringMVC概述1,MVC框架MVC 是 Model、View 和 Controller 的缩写，分别代表 Web 应用程序中的 3 种职责。模型：用于存储数据以及处理用户请求的业务逻辑。视图：向控制器提交数据，显示模型中的数据。控制器：根据视图提出的请求判断将请求和数据交给哪个模型处理，将处理后的有关结果交给哪个视图更新显示。三层架构：Presentation Tier + Appli
# Java 项目结构图的绘制方案
Java项目的结构图是为了更好地组织和管理项目的各个模块，便于团队协作和代码维护。在本文中，我们将提出一种绘制Java项目结构图的方案，并附带代码示例。
## 1. 绘制工具选择
首先，我们需要选择一个合适的绘制工具来绘制Java项目结构图。常见的绘图工具有Visio、Lucidchart等，但本文将使用Markdown语法来绘制项目结构图。
## 2.
原创
2023-07-17 16:39:51
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论文写作需要注意以下几点问题，很重要!!!1.论文里面千万不可以出现“我”这个词，论文具有科学的严肃性、严谨性，避免出现“我”人称代词。当然现在也有很多的论文改成了“笔者”呢！实际上，用“本文”来替代比较是聪明人的做法呢！也是在各类文献中出现频率最高的词汇。2.论文写作过程中避免出现感叹号！！！论文应以陈述语句为主，出现语气叹词瞬间降低论文的层次，问句主要在写文章的结构和结论的时候使用，其他的地方
0、绘制PCB板子四大步骤：1. SCH库创建；2. 画SCH；3. PCB库创建；3.画PCB。一、元器件的原理图和PCB图搜索（以立创商城为例）搜索0402贴片电容，找到合适的然后选择数据手册。就能看见原理图和PCB封装（目前应该只有二维图）点击立即使用，新出来一个立创EDA界面，能看见封装图 然后选择导出Altium designer 原理图采用相似的操作，不再赘述。然后
技术传播的价值，不仅仅体现在通过商业化产品和开源项目来缩短我们构建应用的路径，加速业务的上线速率，也体现在优秀工程师在工作效率提升、产品性能优化和用户体验改善等经验方面的分享，以提高我们的专业能力。当我们想用一张或几张图来描述我们的系统时，是不是经常遇到以下情况：对着画布无从下手、删了又来？用一张图描述我的系统，并且让产品、运营、开发都能看明白？画了一半的图还不清楚受众是谁？画出来的图到底是产
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2023-07-05 23:40:20
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1.CNN的基本构成一个CNN包含一个输入层、一个卷积层、一个输出层，但是在真正使用的时候一般会使用多层卷积神经网络不断的提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。CNN一般包括以下几个部分：输入层：数据输入卷积层：使用给定核函数对输入数据进行特征提取，并依据核函数的数据产生若干个卷积特征结果池化层：数据降维，减少数据特征全连接层：对已有数据特征进行重新提取并输出结果（对图像进行分类）2.CNN
