利用CNN卷积神经网络进行训练时,进行完卷积运算,还需要接着进行Max pooling池化操作,目的是在尽量不丢失图像特征前期下,对图像进行downsampling. 首先看下max pooling的具体操作:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size).每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output. 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5462631.html 参考网址: https://software.intel.com/zh-cn/node/504170 https://software.intel.com/en-us/node/599808 https://software.intel.com/en-us/node/504340 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <openc

在图像处理领域,Kernel = convolution matrix = mask,它们一般都为一个较小的矩阵: 用于:Sharpen,Blur, Edge enhance,Edge detect,Emboss(使凸出:在--上作浮雕图案:装饰) 1. 卷积操作与卷积矩阵的等价性 (1)创建一维信号 N = 100; s = zeros(N, 1); k = [20, 45, 70]; a = [2, -1, 1]; s(k) = a; (2)创建卷积核 L = 4; h = ones(L,

OpenGL无意间同时看到两种创建投影矩阵的写法,可以说它们完成的是同样的功能,但写法完全不同,可以观摩一下什么叫做异曲同工之妙... 第一种: gltMakeShadowMatrix函数是重点 // Gets the three coefficients of a plane equation given three points on the plane. void gltGetPlaneEquation(GLTVector3 vPoint1, GLTVector3 vPoint2, GLT

Description "奋战三星期,造台计算机".小W响应号召,花了三星期造了台文艺计算姬.文艺计算姬比普通计算机有更多的艺术细胞. 普通计算机能计算一个带标号完全图的生成树个数,而文艺计算姬能计算一个带标号完全二分图的生成树个数. 更具体地,给定一个一边点数为n,另一边点数为m,共有n*m条边的带标号完全二分图K_{n,m},计算姬能快速算出其生成树个数. 小W不知道计算姬算的对不对,你能帮助他吗? Input 仅一行三个整数n,m,p,表示给出的完全二分图K_{n,m} 1 &l

题目: 给定一个一边点数为\(n\),另一边点数为\(m\),共有\(n*m\)条边的带标号完全二分图\(K_{n,m}\) 计算其生成树个数 \(n,m,p \leq 10^{18} ,p为模数\) 题解: 构建出基尔霍夫矩阵. 找到n-1阶主子式后将所有的行直接加到第一行上. 可以得到前n个是1,后m个是0的一个行向量. 然后用这个行向量消剩下的n-m-2行. 很容易得到一个上三角矩阵. 将对角线上的值乘起来即为答案. \(ans = n^{m-1}m^{n-1}\) #include <c

传送门 Description "奋战三星期,造台计算机".小W响应号召,花了三星期造了台文艺计算姬.文艺计算姬比普通计算机有更多的艺 术细胞.普通计算机能计算一个带标号完全图的生成树个数,而文艺计算姬能计算一个带标号完全二分图的生成树 个数.更具体地,给定一个一边点数为n,另一边点数为m,共有n*m条边的带标号完全二分图K_{n,m},计算姬能快 速算出其生成树个数.小W不知道计算姬算的对不对,你能帮助他吗? Input 仅一行三个整数n,m,p,表示给出的完全二分图K_{n,m}

矩阵归零消减序列和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 给定一个n*n的矩阵( <= n <= ,元素的值都是非负整数).通过n-1次实施下述过程,可把这个矩阵转换成一个1*1的矩阵.每次的过程如下: 首先对矩阵进行行归零:即对每一行上的所有元素,都在其原来值的基础上减去该行上的最小值,保证相减后的值仍然是非负整数,且这一行上至少有一个元素的值为0. 接着对矩阵进行列归零:即对每一列上的所有元素,都在其原来值的基础上减去该列上的最小值,保证相减后的值仍然是非负整数,且

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5462665.html 参考网址: http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/18848281 貌似还有其他的,记不清了 convolveDFT函数是从官方文档中抄录并做了修改,因为原来的程序有问题.一是输出Mat C应声明为引用:二是其中的mulSpectrums函数的第四个参数flag值没有指定,应指定为DFT_COMPLEX_OUTPUT或是D

传送门 题意: 给定一个一边点数为n,另一边点数为m,共有n*m条边的带标号完全二分图$K_{n,m}$ 求生成树个数 1 <= n,m,p <= 10^18 显然不能暴力上矩阵树定理 看过推到完全图的生成树个数后这道题也不难做 构建出基尔霍夫矩阵,找一个主子式,所有行加起来放一行上,用这一行消消消就发现最后对角线上有$n-1$个$m$和$m-1$个$n$和$1$个$1$ 然后要用快速乘...蒟蒻第一次用快速乘... #include <iostream> using namesp

/*======================================================================== 矩阵交换行 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 编写一个函数,输入参数是5*5的二维数组,和n,m两个行下标.功能:判断n,m是否在数组范围内,如果不在,则返回0:如果在范围内,则将n行和m行交换,并返回1. 在main函数中, 生成一个5*5的矩阵,输入矩阵数据,并输入n,m的值.调用前面的函数.如果返回值为0,输出er

def do_rnn_wordbag(trainX, testX, trainY, testY): y_test=testY #trainX = pad_sequences(trainX, maxlen=100, value=0.) #testX = pad_sequences(testX, maxlen=100, value=0.) # Converting labels to binary vectors trainY = to_categorical(trainY, nb_classes=

http://wenku.baidu.com/link?url=4RzdmvP9sdaaUbnVEW4OyBD-g67wIOiJjKFF3Le_bu7hIiBS7I6hMcDmCXrQwsHvrsPvR4666J1qF1ff5JVvd2xL8rzL9N81qvL-1dwkiim 特别说明一下,根据那本书所说,这算的是线性卷积.还有种卷积叫循环卷积. (1).二维卷积运算之C语言实现 若x为N1*M1的二维信号,y为N2*M2的二维信号,则卷积为(N1+N2-1)*(M1+M2-1)的信号 z(i

图像的表面模糊处理,其作用是在保留图像边缘的情况下,对图像的表面进行模糊处理.在对人物皮肤处理上,比高斯模糊更有效.因为高斯模糊在使人物皮肤光洁的同时,也将一些边缘特征如脸部的眉毛.嘴唇等给模糊了,不得不用蒙版小心的抹去这些地方的模糊部分. 在处理手法上,表面模糊也与其它卷积处理手段不同,如高斯模糊等在处理图像时都是采用统一的卷积矩阵进行,而表面模糊却是每一个像素点都有自己的卷积矩阵,而且还是3(4)套,用以对应于像素的R.G.B(A.R.G.B)分量.所以表面模糊在编程处理时,比其它卷积操作更

转载请注明出处!!!http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV在矩阵上的卷积 在openCV官网上说是戴面具,事实上就是又一次计算一下矩阵中的每个value,那么怎么计算呢,依据该像素点的周围信息,用一个加权的公式来进行计算.那么如今就要看,周围的信息是怎样被加权的.让我们想一下这种方式,请看以下的公式: 上面的公式就是根据当前像素点的值和四个邻居的值,更新一下.相当于原来矩阵每一块3*3的小矩阵和M进行想乘一样. 在程序中,我们对该公式进行编程的话,会是

先定义两个矩阵 a = [1 2 3 5 ; 4 7 9 5;1 4 6 7;5 4 3 7;8 7 5 1] %a矩阵取5*4 b = [1 5 4; 3 6 8; 1 5 7]   %b矩阵如多数模板一样取3*3 那么conv(a,b)的结果肯定是(5+3-1)*(4+3-1)=7*6的矩阵 卷积计算过程如下:默认先把a矩阵补0变成7*6维的矩阵,然后b翻转 之后进行模板操作,要计算a矩阵中哪个点卷积以后的值,就把翻转之后b‘矩阵的中心如图中的6放到要计算的位子 然后对应的3*3矩阵对应位置

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

/*======================================================================== 计算矩阵边缘元素之和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入一个整数矩阵,计算位于矩阵边缘的元素之和.所谓矩阵边缘的元素,就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素. 输入 第一行为整数k,表示有k组数据. 每组数据有多行组成,表示一个矩阵: 第一行分别为矩阵的行数m和列数n(m < 100,n < 100)

编程题#1:计算矩阵边缘元素之和 来源: POJ (Coursera声明:在POJ上完成的习题将不会计入Coursera的最后成绩.) 注意: 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入一个整数矩阵,计算位于矩阵边缘的元素之和.所谓矩阵边缘的元素,就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素. 输入 第一行为整数k,表示有k组数据. 每组数据有多行组成,表示一个矩阵: 第一行分别为矩阵的行数m和列数n(m < 100,n < 100),两者之间以空格分隔. 接下

#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "device_functions.h" #include <stdio.h> #include <windows.h> #include <m_tools.h> cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const