前言从理解卷积神经到实现它，前后花了一个月时间，现在也还有一些地方没有理解透彻，CNN还是有一定难度的，不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了，主要还是靠自己去专研，阅读推荐列表在末尾的参考文献。目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错，但是还有一些bug，因为最近比较忙，先把之前做的总结一下，以后再继续优化。卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法，在很多应用上表现出卓越
文章目录为什么使用CNN彩色图片-CNNMax PollingFlatten 是全连接神经网络的简化版,一般用于图像识别 为什么使用CNN图像只需要识别一部分同样的参数出现在不同的区域对图像放缩以上情况都可以使用CNN，减少神经网络的参数。CNN的大致过程如图所示。 先了解一下Convolution的做法： 假设一个矩阵（图像信息可以写成矩阵的形式），有两个Filter(过滤器，卷积核)也是矩
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2024-03-15 13:50:37
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神经网络模型CNN(Convolutional Neural Network)convolution层：二维情况多维情况Max pooling层：full connected全连接层RNN(Rerrent Neural Network)LSTMencode数据训练过程decodeBi-directional LSTMGRU(Gate Recurrent Unit）本次实验数据：储备知识?date
卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network）简称CNN，CNN是所有深度学习课程、书籍必教的模型，CNN在影像识别方面的为例特别强大，许多影像识别的模型也都是以CNN的架构为基础去做延伸。另外值得一提的是CNN模型也是少数参考人的大脑视觉组织来建立的深度学习模型，学会CNN之后，对于学习其他深度学习的模型也很有帮助，本文主要讲述了CNN的原理以及
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2023-10-13 23:25:45
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之前的章节已经实现了卷积层和池化层，现在来组合这些层，搭建进行手写数字识别的 CNN 。这里要实现如图7-23 所示的 CNN 。class SimpleConvNet:
"""简单的ConvNet
conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax
Parameters
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2024-05-29 09:57:05
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文章目录C语言发布订阅模式详解与实践1. 什么是发布订阅模式？2. 为什么需要发布订阅模式？3. 实际应用场景4. 代码实现4.1 UML 关系图4.2 头文件 (pubsub.h)4.3 实现文件 (pubsub.c)4.4 使用示例 (main.c)5. 代码分析5.1 关键设计点5.2 实现特点6. 编译和运行7. 注意事项8. 改进建议9. 总结参考资料C语言发布订阅模式详解与实践1. 什
C语言中要求平方根,可以在头文件中加入#include .然后调用sqrt(n);函数即可。但在单片机中调用此函数无疑会耗费大量资源和时间，是极不合适的。在此，总结下网上常见的四种单片机常用开方根算法：对于拥有专门的乘除法指令的单片机，可采用以下两种方法： 1、二分法对于一个非负数n，它的平方根不会小于大于(n/2+1)(谢谢@linzhi-cs提醒)。在[0, n
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2024-08-11 18:39:39
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目标检测是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像中的目标。有很多检测算法存在，这里有一个很好的总结。Mask R-CNN是目标检测的扩展，它为图像中检测到的每个目标生成边界框和分割掩模。这篇文章是关于使用Mask R-CNN训练自定义数据集的指南，希望它能帮助你们中的一些人简化这个过程。库和包算法的主要包是mrcnn。下载库并将其导入到环境中。
!pip install mrcnnfrom mrc
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2024-10-15 09:50:35
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KMP算法首先kmp算法的核心问题就是求next数组，next数组是为了得到匹配字符串中重复的位置。假如 文本内容为abdaaeabdaaeaeaeffd，匹配字符串为aeabdaaeaea1.根据匹配字符串p求出next首先next[0]赋值为-1，next[1]赋值为0，循环遍历p中每个字符，如果2个字符相同则next[i+1]=next[i]+1=j+1，否则比较next[n..
原创
2023-08-21 16:44:10
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在之前的学习基础上使用卷积神经网络CNN的训练，准确率提升了许多。 与之前不同的地方就是添加了两层卷积神经，之前学习理论没弄明白的全连接层写完这个代码后也弄明白了。 而且运用了dropout解决过拟合问题。最后准确率达到了0.9688，比之前0.87还是要高不少以下是重要代码一、定义conv2d和max_pool_2x2函数x是输入，W是权重，stride=[1,1,1,1]是前后上下步长都为1，
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2024-06-28 10:20:02
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先贴问题：Delete Operation for Two StringsGiven two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to make word1 and word2 the same, where in each step you can delete one character in eit
这篇博文主要讲解下梯度与方向导数的关系、等值线图中梯度的表示，以及梯度的应用。因涉及太多高数的知识点，在此就不一一详述了，只是简单梳理下知识点，有所纰漏还望纠正指出，文末附有参考文献，借图。 一、方向导数与梯度 1、方向导数导数引言 我们知道在二维平面上，F(x,y)=0 有斜率的概念，从名字上看就是“倾斜的程度” 。百度百科的解释：表示一条直线(或曲线的切
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
//密钥
//64位变56位密钥置换表
int pc_1[56]={
57,49,41,33,25,17,9,
1,58,50,42,34,26,18,
10,2,59,51,43,35,27,
19,11,3,
1.实验内容本实验包括对kNN算法原理的介绍，kNN算法的步骤流程，以及如何自己动手实现kNN算法。2.实验目标通过本实验掌握kNN算法的原理，熟悉kNN算法。3.实验知识点kNN算法原理kNN算法流程4.实验环境python 3.6.5CourseGrading在线实验环境5.预备知识初等数学知识Linux命令基本操作Python编程基础实验原理1.kNN算法简介 k近邻法(k-nearest
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2024-04-17 10:09:27
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大家晚上好！在阅读文献的过程中发现，有些文章是基于某种CNN模型进行改进（或者说，扩建？哈哈）的，因此总结这篇文章想了解一下常用到的一些网络模型，主要从各个网络的结构、特点入手！LeNet5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdfLeNet-5：是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数
一.定义：卷积神经网络（CNN），是一类包含卷积计算且具有深度结构前馈神经网络，是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。二.CNN解决的问题 在CNN出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因： 1.图像需要处理的数据量
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2023-10-08 08:20:25
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这套笔记是跟着七月算法五月深度学习班的学习而记录的，主要记一下我再学习机器学习的时候一些概念比较模糊的地方，具体课程参考七月算法官网： http://www.julyedu.com/ 神经网络的结构神经网络包含输入层，输出层，及中间的隐层神经网络在做说明事情呢？从逻辑回归到神经元--感知机：X1,X2为输入，z为一个线性的输出，当z<0时，函数逐渐趋近0，z>0函数趋近1.
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2024-09-27 14:33:24
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B1048 数字加密 (20分)【C语言】根据观察输入样例和输出样例，可知当A和B的字符数不同时，缺少的部分在高位用0补齐（这里的高位低位向二进制代码一样，最后一位是低位，也就是个位）；因此选择了将字符串倒过来处理的方法，方便对齐两个字符串，同时将低位移至数组的的低位，注意此时数组是从0开始的，因此i%2==0时表示的是奇数位。题目描述： 本题要求实现一种数字加密方法。首先固定一个加密用正整数 A
目录基本概念打印函数子密钥生成初始化必要数组获取初始密钥k 获取初始密钥k的十个二进制位获取PC-1转换字符数组至整型数组 利用PC-1改变数组K中元素的排列顺序拆分元素顺序改变后的数组K拆分后数组元素向左循环位移将左移后的数组合并获取PC-2获取子密钥K1 将之前拆分后的数组元素再次向左循环位移将二次左移后的数组继续合并成新数组获取子密钥K2
文章目录算平均数变量算法整数逆序整数的分解数的逆序for循环for = 对于阶乘循环的计算和选择循环选择循环控制素数break和continue嵌套的循环100以内的素数 算平均数让用户输入一系列的正整数，最后输入-1表示输入结束，然后程序计算出这些数字的平均数，输出输入的数字的个数和平均数变量->算法->流程图->程序变量一个记录读到的整数的变量平均数要怎么算？只需要每读到一
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2024-10-20 07:58:10
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