1.算法描述卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（sh
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2024-04-25 12:11:38
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这次就用Keras实现下CNN一. 预备知识——CNN[1]1. 二维互相关（cross-correlation）运算：计算
，
属于输入数组，
属于卷积窗口，n和m取决于窗口的大小。
核数组（卷积核或过滤器）的形状决定卷积窗口的形状。在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动，每滑
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2024-08-12 11:51:38
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task5的学习内容：1. CNN基础 2. LeNet 3. CNN进阶：AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet首先学习了卷积神经网络的基础，并介绍了在此思想的基础上的几种变型网络。它们各自有着不同的优缺点和适用环境。下面进行具体的介绍~一、卷积神经网络基础主要介绍的是卷积层、池化层、填充（padding）、步幅（stride）、输入/输出通道的含义。1.卷积层我们介绍的是最常见的二
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2024-04-15 14:58:44
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可以从一个基本的例子对其进行解释。比如，我们可以在卷积神经网络（CNN）的最终卷积（conv）特征图上添加一个回归头。回归头可以是具有四个输出（x，y，w，h）的浅层全连接神经网络（NN）。一般来说，回归头可以使用基于梯度的算法进行优化，达到获取待检测对象位置的目的。 但是使用回归头有一个极大的限制，就是当图像中只有一个对象时才管用。如果场景中有两个或多个对象，则可能会干扰边界框的回归，因为每个对
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2024-05-07 09:42:11
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FFT算法是信号处理领域最基本、最经典的算法，在工程实践中用处十分广泛，但是在一些对FFT点数要求较大或者计算FFT实时性要求较高的场合，按常规方式直接计算FFT难以满足工程实际的要求。本文针对长点数FFT计算开发了一种基于二维矩阵的FFT算法，此算法将需要计算的复数点序列抽象为一个二维矩阵进行处理，将大点数计算分割为多次小点数FFT计算，并且小点数之间的处理互不影响，进而可在多核处理器（如多核D
作者：小占同学本文是本人所写的NLP基础任务——文本分类的【深入TextCNN】系列文章之一。【深入TextCNN】系列文章是结合PyTorch对TextCNN从理论到实战的详细教程。本文适合阅读的对象：对深度学习、卷积神经网络和PyTorch有一定的基础对卷积神经网络用于文本分类有一定实践经验的读者在拥有上面基础的同时想进一步提高自己、增加对TextCNN的理解的读者本文的重点部分是：结合PyT
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2024-08-08 12:09:07
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二维材料定义二维材料的定义是指电子仅可在两个维度的纳米尺度（1-100nm）上自由运动（平面运动）的材料，如纳米薄膜、超晶格、量子阱等。二维材料制作原理二维材料是层状结构，层间有弱范德华力作用，层内各个原子间有强共价键或离子键作用，层间的剥离能小于层内剥离能。二维材料制备的关键就是在制备过程中使用何种方法克服层间范德华力将二维材料分层，同时又不会将材料层破坏掉。二维材料制作方法二维材料剥离制备常用
Winograd算法：该算法在多个相关论文中都被采用了，这里详细记录一下算法原理。1D卷积：输入向量：输入卷积核：输出向量：卷积步长为1，输入向量d长度为4，卷积核长度为3，则输出向量长度为2。采用普通卷积方式的卷积计算方式如下：写成矩阵形式为：显而易见，普通卷积方式需要6次乘法和4次加法。总结普通卷积的公式如下：还没总结出来。。。。1DWinograd算法：这里只讨论使用方式，不讨论
数据透视图是数据透视表的另一种视觉形式，他们之间可以相互转换。下面有一个二维的数据透视表，点击这里可以查看如何创建数据透视表。插入数据透视表1.单击数据透视表内的任何单元格。2.在“分析”选项卡上的“工具”组中，单击“数据透视图”。出现“插入图表”对话框。3.单击确定。 您可以在下面找到数据透视图。该数据透视图将使您的老板赞叹不已，并给您留下深刻的印象。注意：您对数据透视表所做的任何更改都会立即反
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2024-04-14 10:06:18
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文章目录卷积神经网络基础二维互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图和感受野填充和步幅填充步幅多输入通道和多输出通道多输入通道多输出通道1x1卷积层卷积层与全连接层的比较卷积层的pytorch实现池化层二维池化层池化层的pytorch实现 卷积神经网络基础二维互相关运算虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cross-correlat
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2023-10-12 09:57:31
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![常规的神经网络： 神经网络有一个输入，这个输入通常是一个向量，通过一系列的隐层转换为输出。这里的每个隐层都有一系列的神经元-neurons组成，每个neurons都与前一层所有的neurons相连接，而且这些神经元之间是独立的，并不共享连接。最后一层的全连接层称之为输出层，这个输出层代表了类别的得分。例如在cifar-10中，图像是32*32*3的格式，也就是图像宽高为32,32,3通道；这
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2024-03-15 15:29:11
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python二维数组切片a[:,0:3]:取前三列的二维数组
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2023-06-02 21:29:02
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目录数据的几种类型数据的操作周期一维数据一维数据的表示一维数据的存储一维数据的处理一维数据的读入处理一维数据的写入处理二维数据二维数据的表示 CSV格式二维数据的存储二维数据的处理数据的几种类型一维数据 由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织 -对应列表、数组和集合等概念二维数据 由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式 -表格是典型的二维数据 -其中，表头可以作为二维数据的一
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2023-08-29 11:07:51
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R-CNN:selective search+CNN+L-SVM的检测器算法总体思路 首先输入一张图片，我们先定位出2000个物体候选框，然后采用CNN提取每个候选框中图片的特征向量，特征向量的维度为4096维，接着采用svm算法对各个候选框中的物体进行分类识别。也就是总个过程分为三个程序：a、找出候选框；b、利用CNN提取特征向量；c、利用SVM进行特征向量分类CNN特征提取阶段1、算
CNN卷积类型有哪些？目录CNN卷积类型有哪些？1. 卷积类型1.1 普通卷积：2D-Convolution1.2 多尺寸卷积1.3 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）1.4 空洞卷积（Dilated Convolution）1.5 特征重标定卷积（Squeeze-and-Excitation）1.6 可变形卷积（Deformable Convolut
1.算法描述
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-
原创
2023-04-05 10:40:23
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通常，np.vectorize用于将标量(Python非numpy)函数应用于数组的所有元素或数组。还有那往往忽略了一个注：主要是为了方便而提供的vectorize功能，而不是 性能。实现本质上是一个for循环。In [278]: m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [279]: np.vectorize(lambda x:2*x)(m)Out[279]:array
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2023-10-06 21:59:23
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需要在程序中使用二维数组，网上找到一种这样的用法：
#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
myList = [[0] * 3] * 4但是当操作myList[0][1] = 1时，发现整个第二列都被赋值，变成 #[[0,0,
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2023-05-26 20:20:10
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三、元组元组(tuple)创建后不能被修改,元组使用小括号,表使用方括号(1)元组的创建tuple1=(1,23,4,5,25,7645,8,64,85)
print(tuple1,type(tuple1)) #(1, 23, 4, 5, 25, 7645, 8, 64, 85) <class 'tuple'>
print(tuple1[2]) #4
print(tuple1[3:4]
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2024-04-09 22:09:14
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Python 使用 sorted 自定义对一维、二维数组进行排序
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)iterable 表示指定的序列，key 参数可以自定义排序规则；reverse 参数指定以升序（False，默认）进行排序。一维数组arr = ['15:30', '16:30', '10:0
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2023-05-26 17:15:46
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