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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公共课一NONE公共课二单词业务课一高等数学-教材
多元函数积分学
*线性代数-教材(高等代数, 北大第四版)
特征值特征向量补充
特征向量不是被特征值唯一确定的, 相反, 特征值却是被特征向量所唯一确定的. 因为, 一个特征向量只能属于一个特征值.
Q ?? 退化矩阵? Nope注意在与向量相乘时, 将矩阵视为一个线性变换.注意到特征向量从出生起就不包含零向量. (定义中明确是非零向量)注意到\
一. 背景在蚂蚁集团智能监控领域，时序异常检测是极重要一环，异常检测落地中，业务方参考业界标准输出 Metrics 指标数据，监控不同业务、应用、接口、集群的各项指标，包含 Metrics 指标（总量、失败量、耗时等）和系统服务指标（CPU、MEM、DISK、JVM、IO 等）。早期的时序异常检测是由 SRE 结合长期运维经验通过配置专家规则来完成，随着 AI 技术的普及，异常检测逐步 AI 化，
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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CNN的几个特点局部感知参数共享池化池化类型卷积类型单核单通道卷积多核单通道卷积多个卷积核，每个卷积核得到一副特征图像多核多通道卷积使用多个卷积核的原因不同卷积核对应不同特征的响应程度。 如垂直边缘响应、水平边缘响应、倾斜边缘响应、中心斑块响应。感受野参考:感受野用来表示网络内部的不同神经元对原图像的感受范围的大小，换句话说，即为每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映
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2024-04-12 14:38:44
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深度神经网络框架：(前向神经网络FDNN&&全连接神经网络FCNN)使用误差反向传播来进行参数训练(训练准则、训练算法)数据预处理 最常用的两种数据预处理技术是样本特征归一化和全局特征标准化。 a.样本特征归一化 如果每个样本均值的变化与处理的问题无关，就应该将特征均值归零，减小特征相对于DNN模型的变化。在语音识别中，倒谱均值归一化(CMN)是在句子内减去MFCC特征的均值，可以
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2024-04-20 22:17:41
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两个原则 1、平移不变性-2维交叉相关 对于特征在不同的地方，识别器不会发生变化。 2、局部性–只需要附近的点 识别特征只需要考虑局部信息，不考虑全部信息1、在CNN当中需要考虑图像的空间信息，所以需要矩阵来算，不能和MLP当中一样，将图像展开成向量形式。 2、权重变成4-D的张量 3、根据卷积核的不同可以得到 边缘检测、锐化、高斯模糊的效果 4、二维交叉相关、二维卷积，因为对称，所以效果一样 5
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2024-07-20 06:17:26
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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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一维卷积只在一个维度上进行卷积操作，而二维卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。一维卷积：tf.layers.conv1d() 一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域。tf.layers.conv1d(
inputs,
filters,
kernel_size,
strides=1,
padding='valid',
data_forma
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2024-10-28 20:37:08
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CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络在图像处理方面应用很多，这一讲来看看CNN在NLP中的应用。之前的RNN系统中（不利用Attention的情况下），通常我们用最后的hidden vector来表示整个句子的所有信息，这就造成了信息的瓶颈。而CNN处理的思路是对于所有的子短语，都计算一个特征向量，最后再根据具体的任务将它们结合在一起。那么，
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2024-04-23 10:06:44
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CNN一般是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层卷积层：用来进行特征的提取： 其中input image 32x32x3 其中3为他的通道数或者可以理解成深度（R、G、B），卷积层是一个5x5x3的filter w。filter (滤波或者成为感受野)，其中filter同输入的image的通道数是相同的。如上图，image(32x32x3)与filter W 做卷积生成得到28x28x1的
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2024-03-19 13:47:20
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在深度学习出现之前，必须借助SIFT、HoG等算法提取具有良好区分性的特征，再集合SVM等机器学习算法进行图像识别。 而卷积神经网络（CNN）提取的特征可以达到更好的效果，同时它不需要将特征提取和分类训练两个过程分开，在训练时就自动提取最有效的特征。CNN可以直接使用图像的原始像素作为输入，而不必使用SIFT等算法提取特征，减轻了传统算法必须要做的大量重复、繁琐的数据预处理工作。 CNN最大的
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2024-01-06 08:33:55
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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
以下介绍一维数据的可视化。
一. 饼状图、根状图和梯形图1) 饼状图（源代码：pie_stem_stairs.m） 饼状图可以直观地表示百分比的相对大小。饼状图可以由matlab的pie命令绘制。其中，我们可以将某些数据从饼中分离以强调显示（图1）。 Expenses = [20 10 40 12 20 19 5 15];
ExpenseCategories = {'食品','药品','住宿',
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2024-10-14 15:12:08
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# 使用Python绘制二维特征直方图的指南
在数据分析和计算机视觉领域，二维特征直方图是一个重要的工具，可以帮助我们理解图像或数据中两个特征之间的关系。本文将详细介绍如何使用Python实现二维特征直方图的显示，并且将整个过程分为几个简明的步骤。
## 流程概述
以下是我们实现过程的主要步骤列表：
| 步骤 | 说明
原创
2024-08-26 04:03:44
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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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**熟悉Pytorch，用Pytorch重写《任务一》，实现CNN、RNN的文本分类**数据集：Classify the sentiment of sentences from the Rotten Tomatoes dataset任务一博客链接：参考论文： 1、Convolutional Neural Networks for Sentence Classification https://ar
特征值和特征向量A
A
是 nn 阶矩阵，如果数 λ
λ
和 n
n
维非零列向量 x⃗ x→ 使关系式
Ax⃗ =λx⃗
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2024-06-12 15:57:31
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1 简介随着互联网和物联网技术的发展,数据的收集变得越发容易.但是,高维数据中包含了很多冗余和不相关的特征,直接使用会徒增模型的计算量,甚至会降低模型的表现性能,故很有必要对高维数据进行降维处理.特征选择可以通过减少特征维度来降低计算开销和去除冗余特征,以提高机器学习模型的性能,并保留了数据的原始特征,具有良好的可解释性.特征选择已经成为机器学习领域中重要的数据预处理步骤之一.针对上述问题,文中提
原创
2022-04-07 15:01:57
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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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