今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种. 首先,介绍一下基础的卷积网络. 通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程.图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map. 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加. 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出的维度小于输入的维度.如果我们需要输出的维度和输入的维度相等,这就需要填充(padding). 现在我们来看

因果卷积(causal)与扩展卷积(dilated)之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling author:gswycf 最近在看关于NLP(自然语言处理)方面的文章,(其实不是自己要看),anyway,看了一个“An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networ

1.filter filter(function,sequence) 对sequence中的item依次执行function(item),将执行的结果为True(符合函数判断)的item组成一个list.string.tuple(根据sequence类型决定)返回. #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @author: 侠之大者kamil @file: filter.py @time: 2016/4/9 22:03 &quo

这一节,我们将主要学习用于list的三个内建函数: filter(), map(), 和 reduce(). 1.filter(function, sequence)  逐个从sequence中取一个元素,传入function,返回一个使function为真的序列. 如果参数sequence是str.unicode或者tuple,则返回相同的类型,否则都返回一个list 参数function:只有一个参数的函数,如果function为None,filter()将返回整个sequence. 参数s

#paip.提升效率---filter map reduce 的java 函数式编程实现 ======================================================== #----------------------index索引------------------ ++函数式编程的好处儿以及缺点 ++actual code 实际代码如下 ---filter 实现... --- map 实现.. ---reduce ---调用 ##函数式编程的好处儿以及缺点 -

我把写的代码直接贴在下面了,注释的不是很仔细,主要是为了自己复习时方便查找,并不适合没有接触过python的人看,其实我也是初学者. #定义函数 def my_abs(x): if x>=0: return x else: return -x #调用函数 my_abs(-9) #filter/map/reduce/lambda #filter(function,sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/

every();some();filter();map();forEach()各自区别: (1)every()方法:(返回值为boolean类型) 对数组每一项都执行测试函数,知道获得对指定的函数返回false的项.对数组每一项元素执行测试函数,如果函数返回false就计算终止,并输出false,后面的元素即使也满足测试函数,也不会在执行:(通俗的说只要有一项返回false就输出false,后面不再计算,都满足测试函数即每一项都返回true,最终输出才为true) (2)some()方法:(返回

filter(function, iterable): Construct a list from those elements of iterable for which function returns true. 对iterable中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于iterable的类型)返回. iterable包括列表,iterator等.一个简单例子,过滤出一个整数列表中所有的奇数 >>&

Python 内置函数 lambda.filter.map.reduce Python 内置了一些比较特殊且实用的函数,使用这些能使你的代码简洁而易读. 下面对 Python 的 lambda.filter.map.reduce 进行初步的学习.reduce 仅提一下,递归的方法建议用循环替代. lambda 匿名函数 lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边的返回值. lambda语句构建的其实是一个函数对象,参考下例来感受下 lambda 匿名函数: def f(i

参考博客:Python匿名函数详解--http://blog.csdn.net/csdnstudent/article/details/40112803 Python内建函数之——filter,map,reduce   --http://blog.csdn.net/prince2270/article/details/4681299

filter&map 1.filter函数 filter()函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,Python3以后返回一个迭代器对象(可以用list()转化为列表查看). filter()函数接受两个参数,第一个为函数或者None,第二个为序列. 如果第一个参数是函数,则把序列里的每一个元素传到函数里进行判断,返回True的元素被放到新的列表中. 如果第一个参数是None,则返回序列中为True的元素. def odd(x): return x % 2 tmp = range(10) sh

小学生都能学会的python(<<lamda匿名函数,sorted(),filter(),map(),递归函数,二分法>> 1. lambda 匿名函数 lambda 参数: 返回值 注意: 1. 函数的参数可以有多个. 多个参数之间⽤逗号隔开2. 匿名函数不管多复杂. 只能写⼀⾏, 且逻辑结束后直接返回数据3. 返回值和正常的函数⼀样, 可以是任意数据类型 # def fang(x): # return x**2 # # # ret = fang(5) # # print(ret

Python是一门非常简洁,非常优雅的语言,其非常多内置函数结合起来使用,能够使用非常少的代码来实现非常多复杂的功能,假设相同的功能要让C/C++/Java来实现的话,可能会头大,事实上Python是将复杂的数据结构隐藏在内置函数中,用C语言来实现,所以仅仅要写出自己的业务逻辑Python会自己主动得出你想要的结果.这方面的内置函数主要有,filter,map,reduce,apply,结合匿名函数,列表解析一起使用,功能更加强大.使用内置函数最显而易见的优点是: 1. 速度快,使用内置函数,比

def func(x): #普通函数 return x*x ret1 = func(10) #匿名函数 f = lambda x:x*x # 匿名函数写法: 匿名函数名=lambda 参数:返回值 '''''' ''' sorted()函数 写法:sorted(iterable,key=func,reverse=False) 原理:把iterable中的每一个元素,依次作为参数,传递给自定义函数,返回值是数字-int,然后进行排序(默认升序) 比如:列表中是int,字符串等元素 列表中是字典--

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Python内置函数之filter map reduce 2013-06-04 Posted by yeho Python内置了一些非常有趣.有用的函数,如:filter.map.reduce,都是对一个集合进行处理,filter很容易理解用于过滤,map用于映射,reduce用于归并. 是Python列表方法的三架马车.1. filter函数的功能相当于过滤器.调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素:返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列. >>>

python函数中的 filter() map() 前者是过滤的,后者是映射关系,需要与函数搭配使用,这时候匿名函数派上用场了,用简单的表达式就可以显示比较复杂的功能 1,python函数 filter()  过滤函数 filter(函数名,列表) filter(lambda x:x/2,rang(10)) 2,python函数 map() 映射关系 map(函数名,列表) map(lambda x:x*2,[1,2,3,4,5,6,7]) 输出结果 [2,4,6,8,10...] 注意,和ma

什么是TCN TCN全称Temporal Convolutional Network,时序卷积网络,是在2018年提出的一个卷积模型,但是可以用来处理时间序列. 卷积如何处理时间序列 时间序列预测,最容易想到的就是那个马尔可夫模型: \[P(y_k|x_k,x_{k-1},...,x_1) \] 就是计算某一个时刻的输出值,已知条件就是这个时刻之前的所有特征值.上面公式中,P表示概率,可以不用管这个,\(y_k\)表示k时刻的输出值(标签),\(x_k\)表示k时刻的特征值. 如果使用LSTM或

# lambda,filter,map,reduce from functools import reduce print('返回一个迭代器') print((x) for x in range(5)) print('迭代器转换为tuple') print(tuple((x) for x in range(5))) print('.......') print('匿名函数lambda传参方式一') print((lambda x, y: x+y)(1, 2)) print((lambda x:

this.$axios.post('https://....php',this.$qs.stringify({ user: 'suess' })) .then(res => { this.dataa = res.data; //这里的dataa视图不会更新,在其他函数里this.dataa没有值 }) 在Vue中中括号记法赋后,不会触发 updated,也就是视图没有更新. 用push, pop 等方法改变数组则可以,或者直接将指针指向一个新的数组,例如通过 slice,filter,map等方