Facenet的实现思路一、预测部分1、主干网络介绍 facenet的主干网络起到提取特征的作用，原版的facenet以Inception-ResNetV1为主干特征提取网络。本文一共提供了两个网络作为主干特征提取网络，分别是mobilenetv1和Inception-ResNetV1，二者都起到特征提取的作用，为了方便理解，本博文中会使用mobilenetv1作
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2024-04-26 16:54:44
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深度学习在推荐系统上的运用，具体用了卷积神经网络（CNN）提取文本特征，融合PMF模型进行推荐。具体论文见http://dm.postech.ac.kr/~cartopy/ConvMF/用户对项目评分数据的稀疏是推荐系统质量恶化的主要因素之一。为了处理稀疏性问题，已经提出了几种推荐技术，其另外考虑辅助信息以提高评估预测的准确性。特别是，当评级数据稀少时，基于文档建模的方法通过额外使用文本数据（如评
Keras中有一个层是Flatten层，这个层可以把二维的图片转换成一维的数据，因此不需要单独做处理，而是在做完各种数据预处理后，用这个平层，把二维的数据处理成一维。Keras模型中有对数据进行分类，首先不是一定需要把所有的图片都处理成正方形，长方形的图片一样可以进行各种处理，另外，压缩成小的图片是为了处理量小，快速方便，而不是因为一定要这么做，如果资源够的话，那么就用原图也可以。神经网络层的输入
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2024-04-07 20:19:21
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摘要大量的计算代价很难达到实时。我们在三个方面改进了srcnn。 1. 在网络末端加入反卷积层,向HR的映射直接从原始LR(未经插值)学得. 2. 在映射和扩展反馈之前通过收缩输入特征维度来重新制作映射层. 3. 使用了更小的滤波器和更多的映射层. 可以在CPU上实现实时并且效果不错.1 介绍目前SR算法多为基于学习的方法,即学习HR和LR之间的映射,SRCNN对于较大图片的处理速度不够好
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2024-10-11 14:12:49
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对于CNN输入的数据，常见的有三种处理方式： 1.Mean subtraction. 将数据的每一维特征都减去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0) 2.Normalization 归一化数据，使数据在相同尺度。 在numpy 中 X /= np.std(X
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2023-11-14 10:03:04
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% 函数名称：cnnsetup
% 输入参数：net，待设置的卷积神经网络；x，训练样本；y，训练样本对应标签；
% 输出参数：net，初始化完成的卷积神经网络
% 主要功能：对CNN的结构进行初始化
% 算法流程：1)
% 注意事项：1)isOc
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2024-05-29 06:43:51
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from pandas import DataFrame, Series
from keras import models, layers, optimizers, losses, metrics
from keras.models
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2024-03-19 09:26:08
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引言：CNN在计算机视觉问题上表现出色，原因在于它能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能将表示模块化，同时可以高效地利用数据，同样也让它对序列处理特别有效，时间可以被看做一个空间维度，就像二维图像的高或宽。对于某些序列处理问题，这种一维卷积的效果甚至可以媲美RNN，而且计算代价通常要小很多。近年，一维卷积网络通常与空洞卷积核一起使用，在音频生成和机器翻译领域取得了巨大的成功。一：理解序列
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2024-01-28 05:11:38
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正如上一篇文章所述，CNN的最后一般是用于分类是一两个全连接层，对于前面池化层输出的二维特征图是怎么转化成一维的一个向量的呢？从上图的结构中可以看到，最后两层是两个矩形，也就是一维向量，以MNIST手写数据集为例，上层输出的特征图（Feature Map）为14*14*64大小，经过一个全连接层（这里第一个全连接层的神经元设置为1024个）之后，变成了1*1024的向量。为什么维数降低了呢？别忘了
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2023-12-26 21:03:52
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卷积神经网络CNN是深度学习的一个重要组成部分，由于其优异的学习性能（尤其是对图片的识别）。近年来研究异常火爆，出现了很多模型LeNet、Alex net、ZF net等等。由于大多高校在校生使用matlab比较多，而网上的教程代码基本都基于caffe框架或者python，对于新入门的同学来说甚是煎熬，所以本文采用matlab结合MNIst手写数据库完成对手写数字的识别。本人水平有限，如有纰漏，还
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2024-10-25 13:40:20
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先给出的卷积层输出大小的的计算公式（这里假设输入矩阵和卷积核都是方阵，不是方阵其实也类似）：n’= (n-k)/s+1其中，n’是卷积层输出的size，n是输入方阵的size, k是卷积核的size, s是移动的步长。即输入n*n 的矩阵，用k*k的卷积核对输入进行卷积，得到大小为n’*n’的特征图。一直疑惑要怎么理解这个式子，虽然验证过多个卷积计算，证明feature ma
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2024-04-08 22:48:55
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说明：本博文假设你已经做好了自己的数据集，该数据集格式和VOC2007相同。下面是训练前的一些修改。 （做数据集的过程可以看） Faster-RCNN源码下载地址： Matlab版本：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn Python版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 本文用到的是Mat
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2024-10-11 12:37:18
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一维插值是指对一维函数进行插值。已知n+1个结点(x,y,)，其中x,互不相同(j=0，1，2，... n),求任意插值点x*处的插值y*。求解一维插值问题的主要思想是:设结点由未知的函数g(x)产生，函数g(x)为连续函数且g(x)=y;(j=0,1,...,n);接着构造相对简单的且容易实现的函数f(x)来逼近函数g(x),使f(x)可以经过n+1个结点，即f(x)=y;(j=0,1,2,,n
目录1 多输入通道--单输出通道2 多输出通道3
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2024-05-07 19:15:14
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写在前面下面的这篇文章主要教大家如何搭建一个基于CNN-LSTM的股票预测模型，并将其用于股票价格预测当中。原代码在文末进行获取。1CNN-LSTM模型这篇文章将带大家通过Tensorflow框架搭建一个基于CNN-LSTM的简单股票价格预测模型，这个模型首先是将一个窗口的股票数据转换为一个2D的图像数据，然后通过CNN进行特征提取。具体地，定义一段股票序列为：其中，每个x是一个m维的向量，这样得
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2024-03-16 07:37:04
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文章目录前言一、CNN手推过程二、代码实现PyTorch二维卷积1.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,不考虑batch-size维度和channel维度2.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,不考虑batch-size维度和channel维度, flatten版本3.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,考虑batch-size维度和channel维度总结 前言本章主要是介绍CNN的手推过程，展示了CNN正
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2024-01-10 17:03:13
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一、准备python环境以Windows平台为例：1.安装python3直接默认安装，并且添加到PATH。安装完毕后在命令行输入python回车查看是否安装成功。2.更换pip源在win+R运行输入%APPDATA%，点击确定，进入C:Users\用户名\AppData\Roaming文件夹，在该文件夹下新建文件夹pip，在pip下新建文本文件，在其中填入如下内容，然后将文件命名为pip，扩展名改
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2023-12-31 17:58:27
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MATLAB一维、二维、三维 标量函数绘图1. 一维标量绘图plot2. 二维、三维标量绘图2.1. mesh函数标量绘图2.2. surf函数标量绘图2.3. contour（x,y,z）与contour3(x,y,z)函数绘制等高线2.4. pcolor(x,y,c)绘制伪彩图2.5. slice(x,y,z,v,xi,yi.zi)绘制切片图2.6. NaN进行裁剪 绘图可以将抽象的公式转
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2024-10-08 09:58:36
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三、Python数据分析基础库Numpy1、数组、Numpy1）数组一维的数据称为向量集合
集合中的元素不要求是相同的类型元组
元组中的元素也不要求是相同的类型列表
列表中的元素可以是不同的类型一维数组
数据会将输入的数据转换为一致的数据类型数组计算的速度较其他类型都快二维的数据称为矩阵矩阵多组一维数据组合就是二维数据数据库表格和Excel表格是最常见的二维
1D CNN+2D CNN+3D CNN3D CNN过程详解区别 1维卷积，核沿1个方向移动。一维CNN的输入和输出数据是2维的。主要用于时间序列数据。 2维卷积，核沿2个方向移动。二维CNN的输入输出数据是3维的。主要用于图像数据。 3维卷积，核沿3个方向移动。三维CNN的输入输出数据是4维的。主要用于3D图像数据（MRI，CT扫描）。参考卷积神经网络 1、padding 在卷积操作中，过滤器（
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2024-02-19 11:30:31
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