Fake Maxpooling 在初始化数组的时候如果直接求可能会t，所以用这种筛法，把复杂度降为$O(nm)$，最后用单调队列来维护区间最大值。 for(int i=1;i<=n;++i) for(int j=1;j<=m;++j) if(!a[i][j]) for(int k=1;k*i<=n&
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2022-11-03 15:23:41
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index存储的是下标 vector<int> maxpooling(vector<int> num,int size){ vector<int> result; int length = num.size(); if(length <= 0 || length < size || size <= 0) retu
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2018-09-19 23:16:00
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首先理解y=max(a,b) 的求导其实就是y由大的量决定，如果a大，那就相当于 y=a ，求导就是1给大家上个pytorch代码，可以调试下看看。
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2022-04-28 23:25:30
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C++ implement Maxpooling输入参数：featmap, kernel_size (h, w), stride输出参
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2022-04-02 10:03:35
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Keras MaxPooling2D 2D最大池化层 keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)参数详解 pool_size: 池化窗口大小 strides:
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2023-10-31 09:50:22
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第2章 神经网络中的三个基本概念2.0 通俗地理解三大概念这三大概念是：反向传播，梯度下降，损失函数。神经网络训练的最基本的思想就是：先“猜”一个结果，我们叫预测结果a，看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距，然后调整策略，再试一次，这一次就不是“猜”了，而是有依据地向正确的方向靠近。如此反复多次，一直到预测结果和真实结果之间相差无几，亦即|a-y|->0，就结束训练。
一、概念会话拥有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。所有运算完成之后都需要关闭会话帮助系统回收资源，否则就可能出现资源泄漏的问题。tensorflow中使用会话的模式有两种。第一种模式需要明确调用会话生成函数和关闭会话函数。第二种可以通过python的上下文管理器来使用会话。tensorflow不会自动生成默认的会话，需要手动指定。 二、详解以下展示两段代码，通过设置默认会话
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2024-05-11 17:49:11
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tf2.0 自定义模型层
一，内置模型层一些常用的内置模型层简单介绍如下。基础层Dense：密集连接层。参数个数 = 输入层特征数× 输出层特征数(weight)＋ 输出层特征数(bias)Activation：激活函数层。一般放在Dense层后面，等价于在Dense层中指定activation。Dropout：随机置零层。训练期间以一定几率将输入置0，
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2024-02-09 12:28:53
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一、简介 在深度学习领域，我们往往采用梯度下降(或上升)法来优化训练函数模型，梯度下降法尤其是在解决凸优化问题上表现极佳。模型优化涉及到反向传播过程，反向传播过程需要先推导出梯度计算公式然后利用机器进行代数运算。这篇博文的工作是详细推导了逻辑回归反向传播梯度计算公式(什么是梯度？简单来讲就是成本函数对所有未知参数所组成向量的导数，梯度是成本函数变化最快的方向)，最后使用标准梯度下降算法来优化逻辑
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2024-04-19 13:36:41
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为了完成我的基于深度学习的立场检测系统毕业论文，我会从最简单的Pooling单层网络开始系统学习句子分类。接下来会有卷积神经网络CNN层，循环神经网络RNN层等，以后更新。这些都是理论+实践代码(下期会给基于pytorch的python实现代码)。望大家发现错误积极指出，互相在自然语言处理道路上进步！1数据清洗2分词英文的文本肯定不用这一步，中文就必须分词了。3词向量化这里我将用随机的向量
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2021-04-10 13:39:48
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2020牛客暑期多校训练营（第二场） Fake Maxpooling 题目大意： 给你一个 \(n*m\) 的矩阵，\(a[i][j]=lcm(i,j)\) 问所有大小是 \(k*k\) 的子矩阵的最大值之和。 题解： 这个题目很简单，只是有点卡时间和空间。 \(n*m*log(max(n,m))\
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2020-07-13 20:51:00
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地址：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/5667/F 题意：n*m的矩阵，mp[i][j]=lcm(i,j)求每个k*k矩阵的最大值之和解析一，DP做法:针对k>1的情况，我们把每个2*2矩阵的最大值放在右下角。k*k的矩阵，它是由若干个2*2的矩阵组成。mp[i][j]=max(mp[i][j],max(mp[i-1][j],mp[i
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2022-09-26 17:44:38
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import kerasfrom keras.callbacks import EarlyStopping from keras.models import load_modelfrom keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, MaxPooling2D,merge,MaxPooling3D,Conv3D,concatenatefrom keras
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2018-09-22 17:42:33
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MaxPooling1D# keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid') #缩小比例的因数# strides如果是
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2022-10-13 09:48:39
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from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, MaxPooling2Dfrom keras.l
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2021-04-22 20:25:19
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from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, MaxPooling2h.Tenser()# Dense--
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2022-02-19 14:28:00
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卷积神经网络 CNN padding stride MaxPooling CNN 代码： from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoad
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2022-09-23 18:14:13
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目录前言一、基础层1-0、Input层1-1、Dense层1-2、Activation层（激活层）、Dropout层1-3、Lambda层1-4、Flatten层二、嵌入层2-1、Embedding层三、池化层3-1、MaxPooling1D层3-2、MaxPooling2D层3-3、AveragePooling1D层3-4、AveragePooling2D层3-5、GlobalMaxPooli
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2024-05-05 18:29:33
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代码： from keras import Model, layers from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, Reshape, MaxPooling2D, UpSampling2D def se ...
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2021-09-05 00:29:00
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# import the necessary packagesfrom keras import backend as Kfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers.convolutional import Conv2Dfrom keras.layers.convolutional import MaxPooling2Dfro...
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2023-01-13 00:19:04
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