目录前言局部连接参数共享卷积层卷积运算卷积运算过程——二维卷积运算代码实现——二维卷积层及代码实现——三维代码实现——3D增加步长的卷积运算 前言发展卷积神经网络的初衷是进行图像分类。图像主要有如下3个特性多层次结构：如一张人脸由鼻子、嘴巴、眼睛等组成特征局部性：如眼睛在一张图片中就局限在一个小区域内平移不变性：如不管眼睛出现在图片的哪个位置，特征提取器都可以找出来虽然卷积网络是为图像分类而发展
作者：Yann LeCun年份：1998论文：《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》应用：手写体字符识别特点：网络结构规模较小，但包含了现代CNN网络的基本组件：卷积层、池化层、全连接层。层数：8层（含输入层）卷积层的作用：通过卷积操作，使原信号特征增强，并降低噪音。不同的卷积核能够提取到图像中的不同特征。池化层（下采样层
CNN的三大特色：局部感知、权重共享和多卷积核1、局部感知感受野的概念：在神经网络中，每个神经元都是从上一层中的一些位置接收输入，在全连接层中，每个神经元从每一个元素位置接收输入。在卷积层，神经元仅仅从上一层的有限局部区域接收输入，这个区域是个方形区域（比如5×5），神经元的输入部分被称为感受野。在全连接层，感受野是整个前一层。随着网络体系结构的深入，接收区域中原始输入图像的子区域越来越多。这是由
这部分许多内容要类比CNN来进行理解和解释，所以需要对CNN比较熟悉。 RNN的特点1. 权值共享CNN权值共享，RNN也有权值共享，在入门篇可以看到RNN结构图中，权重使用的是同样的字母为什么要权值共享a. 减少weight，减少计算量，这点其实比较好理解。试想10X10的输入，全连接隐藏层如果是1000个神经元，那就有100000个weight要计算；如果是卷积神经网络，5X5的感受
2018年27日，公安部正式发布《网络安全等级保护条例（征求意见稿）》，标志着《网络安全法》所确立的网络安全等级保护制度有了具体的实施依据与有力抓手，标志着等级保护正式迈入2.0时代。2018年12月28日，全国信息安全标准化技术委员会归口的《信息安全技术 网络安全等级保护测评过程指南》等27项标准正式发布，为等保对象进行网络安全等级保护的落地实施进行了细化指引。为助力等保2.0落地实施，
CNN 最早主要用来处理图像信息. 如果用全连接 (fully connected) FNN 来处理, 则会有以下问题:参数太多: 这会导致训练效率低下, 容易过拟合.局部不变性特征: 自然图像中的物体都具有局部不变性特征, 比如 scaling, shifting and rotating 都不影响语义信息. 而 FC FNN 很难提取这些特征.CNN 有三个结构上的特性: local conn
思维导图1 注释单行注释：//多行注释：/* .......*/文档注释:以/**开始，以*/结束2 关键字关键字是指被java语言赋予了特殊含义的单词。关键字的特点：字母全部小写，关键字都有高亮显示，如public、class、static等。3 常量常量：值不可以发生改变的量。Java中的常量分类：（1）字符串常量 -- 用双引号括起来的多个字符（可以包含0个、一个或多个）
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2023-08-27 23:50:59
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9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免
if语句：也可称条件语句，是根据所给定条件的值是真还是假决定执行不同的分支。if语句有单分支、双分支、多分支以及if语句的嵌套等多种形式。单分支if语句：if (条件表达式)
{
语句组1;
}例1：if (a)
{
...
}当条件表达式的值为“真”时，执行语句组；当值为“假”时，跳过语句，直接执行if语句后面的其他语句。注意：(1)if后面的“表达式”，除了可以是关系表达式或逻辑表达式
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2023-06-26 23:09:33
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1. 引言通常情况下，激活函数往往返回0到1的数值。在神经元中，输入的input经过一系列加权求和后作用于另一个函数，这个函数就是这里的激活函数。激活函数通常由各种各样的种类，但是他们一般的特点在于倒数简单，方便计算可以节省求导和网络训练时间。2. 常见的激活函数这里推荐一个有意思的图，使用小人描绘了各种各样的激活函数，如下所示： 接下来，我们从中挑选重要的激活函数由浅入深地进行讲解。3. 二元阶
数据预处理（Data Preprocessing）
零均值化（Mean subtraction）为什么要零均值化？人们对图像信息的摄取通常不是来自于像素色值的高低，而是来自于像素之间的相对色差。零均值化并没有消除像素之间的相对差异（交流信息），仅仅是去掉了直流信息的影响。数据有过大的均值也可能导致参数的梯度过大。如果有后续的处理，可能要求数据零均值，比如PCA。假设数据存放在一个
其主要用于解决评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀）一个很典型的层次分析法案例：确定评价目标：高考完后小明想要去旅游，有三个目的地供他选择：苏杭北戴河桂林确定评价准则：假如小明要选择目的地，他同时考虑以下的条件，我们称为评价准则：景色花费居住饮食交通确定评价准则的判断矩阵：在这之前，我们要介绍一下重要程度表：当两个条件互相比较时，谁比谁重要，可以用这张表的数值(1~9
从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。 其实，如果我们顺着神经网络
VLAN间路由通信一个VLAN即是一个广播域。 相同VLAN内的设备可以直接进行二层通信，而不同VLAN的设备无法直接通信。要实现VLAN之间的通信，需借助三层设备（具备路由功能的设备），例如路由器，或者三层交换机等。通过路由器实现VLAN间路由实现VLAN间通信的最简单的方法即是借助路由器。在该场景中，路由器使用物理接口与VLAN对接，每个物理接口为单个VLAN服务。SW的GE0/0/23及24
使用场景部分网站需要使用内网访问，但内网无法访问外网。可以连接外网然后使用vpn访问内网，但vpn不稳定经常断开。所以想要同时连接两个网络，一个用于访问内网，一个摸鱼访问哔哩哔哩。设备笔记本电脑，内置无线网卡+usb无线网卡。两个网络可以一个有线连接一个wifi连接，也可以两个都采用wifi连接，当然后者需要另外购买一个usb无线网卡（如我一样）。流程连接两个wifi网络，对这两个网络依次设置网络
5种技巧，以帮助你在使用Python时进行迭代循环。For循环是大多数刚接触Python的程序员会采用的一种循环方式。因为for循环可以在不费吹灰之力的情况下对数据执行很多操作。但是，通常很容易让你陷入简单的迭代世界，而没有利用某些更高效，更简洁的迭代方法以及应用于更多for循环的技巧。使用这些接下来我要介绍的技巧不仅可以使for循环更快，而且还可以使你的代码更简洁，并为Python中潜在的循环机
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2023-08-23 21:14:05
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作者：削微寒是我在看《笨方法学python》过程中发现有一行代码看不懂——“ for sentence in snippet, phrase:”，所以研究了半天，感觉挺有收获的。所以就放在博客上分享给大家了。直入主题：为了不耽误大家时间，如果知道以下为两段代码为什么输出不一样的话我觉得您肯定知道我下面要说的是什么了，您就不必花时间再读下去了。1和2两段代码的区别是print在for循环中，另外一个
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2023-07-11 22:42:56
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在Linux系统中，如果你有两个网卡并想为每个网卡分配一个独立的IP地址，那么你需要进行一些配置。在Linux中，网卡设备被命名为eth0，eth1等，而IP地址则是通过网络配置文件来管理的。以下是在Linux中为两个网卡配置不同IP地址的步骤。
首先，你需要确定每个网卡的设备名称。你可以使用命令`ifconfig -a`来查看所有网卡设备及其对应的IP地址。一般情况下，第一个网卡设备是eth0
# Python for 两个变量两个列表
## 引言
Python 是一种高级编程语言，具有简单易学、代码可读性高等特点，因此在科学计算、数据分析和机器学习等领域广泛应用。本篇文章将介绍 Python 中用于处理两个变量和两个列表的常见技巧和方法。
## 一、变量与列表
在 Python 中，我们可以使用变量存储数据，以便在程序中重复使用。列表是一种用于存储多个元素的数据结构，可以存储不
原创
2023-08-28 08:08:05
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文章目录if语句if语句的三种形式if的单分支结构if的双分支结构if的多分枝结构if语句的嵌套switch语句 if语句if语句的三种形式单分支结构 if语句双分支结构 if…else语句多分支结构 if…else if…else结构if的单分支结构形式： if(这里填条件) 例： if(a>1) #如果a大于1if的双分支结构例.计算两个数的商double x,y;
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