1 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3所以p和q卷积的结果就是[1 3 5 3]. 记住,当确定是用升幂或是降

来源:https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html 1.conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:

pool层,其中ceil是向上取整函数 卷积层:

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$

之前一直以为卷积是二维的操作,而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积.比如输入的数据是channels*height*width(3*10*10),我们定义一个核函数大小为3*3,则输出是8*8.实际核函数的参数量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3. 举例: 假设输入的tensor是3*10*10,定义一个大小为3*3的kernel,如果进行一个conv2d操作,输出的feature map是5的话,那么这个conv2d涉及的参数数是3*3*3*5+5=140个,输出大

对于输出的size计算: out_height=((input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height )+1 out_width=((input_width - filter_width + padding_left+padding_right)/stride_width )+1 在以下情况下: 1.四边的padding大小相等.padding_top=padding_bottom=padding_l

function y=myfun(n) y=1; for i in 1:n; y=y*(m-i+1)/i; end 给y赋初值 给i遍历 计算每一项的乘积之和 注意:要保存函数的名字为myfun,因为函数的命名要和定义的一样  不然会出错

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

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

一 图像的读写 1 imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2 imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3 imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:\w01.tif') 二 图像的显示 1 image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数,如: a

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正

1. 卷积神经网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层都是一个变换(映射),常用卷积convention变换和pooling池化变换,每种变换都是对输入数据的一种处理,是输入特征的另一种特征表达:每层由多个二维平面组成,每个平面为各层处理后的特征图(feature map). 常见结构: 输入层为训练数据,即原始数据,网络中的每一个特征提取层(C-层)都紧跟着一个二次提取的计算层(S-层),这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力.具体C层和S层的个数不确定

一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:/w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:/w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:/w01.tif') 二. 图像的显示 1. image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio

局部标准差在图像处理邻域具有广泛的应用,但是直接计算非常耗时,本文利用积分图像对局部标准差的计算进行加速. 局部标准差: 标准差定义如下(采用统计学中的定义,分母为): 其中. 为了计算图像的局部标准差,首先设定局部区域的大小为 ,则局部区域的像素点个数 . 对标准差的公式进行化简: 因,故: 可以看出,局部标准差计算中需要对图像与进行局部求和操作,即和. 我们可以先分别计算出图像和的积分图像.,这样就能在常量时间计算出上述的局部和. 时间复杂度: 图像中共个像素点,每个局部区域共有个像素点,直

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做