1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I(4×4),卷积核为 K(3×3),输出矩阵为 O(2×2): 卷积的过程为:Conv(I,W)=O 反卷积的过称为:Deconv(W,O)=I(需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding) 2. 步长与重叠 卷积核移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象.

『PyTorch × TensorFlow』第十七弹_ResNet快速实现 要点 神经网络逐层加深有Degradiation问题,准确率先上升到饱和,再加深会下降,这不是过拟合,是测试集和训练集同时下降的 提出了残差结构,这个结构解决了深层网络训练误差反而提升的情况,使得网络理论上可以无限深 bottleneck网络结构,注意Channel维度变化: ,宛如一个中间细两端粗的瓶颈,所以称为“bottleneck”.这种结构相比VGG,早已经被证明是非常效的,能够更好的提取图像特征. 残差结构 截

Alexnet - 论文研读个人笔记 一.论文架构 摘要: 简要说明了获得成绩.网络架构.技巧特点 1.introduction 领域方向概述 前人模型成绩 本文具体贡献 2.The Dataset 数据集来源,训练数据进行的一些预处理 3.The Architecture 网络模型大体组成 ReLU Training on Multiple GPUs LRN (Local Response Normalization) Overlapping Pooling 网络模型整个具体架构 4.Redu

LeNet网络的结构 输入的32x32x1的单通道图片, 第一层网络: 3x3x1x6的卷积层,步长为1, padding = 1, 经过2x2的池化操作 第二层网络: 5x5x6x16的卷积层, 步长为1, padding = 2, 经过2x2的池化操作 第三层网络: 经过.view(out.size(0), -1)的尺度变化, 通过400, 120 的第一层全连接, 通过120, 84的第二层全连接, 通过84, 10的第三层全连接. LeNet.py import torch from t

作者: Sanjay Chan [ http://blog.csdn.net/chenzomi ] 背景 之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章,由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰,看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂,最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解. 于是在这里记录下所学到的知识,关于CNN 卷积神经网络,需要总结深入的知识有很多: 人工神经网络 ANN 如果对于人工神经网络或者神经元模型不是太了解,建议先去了解<人工神经网络ANN>. 卷积

感谢吴恩达老师的公开课,以下图片均来自于吴恩达老师的公开课课件 为什么要进行卷积操作? 我们通过前几天的实验已经做了64*64大小的猫图片的识别. 在普通的神经网络上我们在输入层上输入的数据X的维数为(64*64*3, m) 假设第二层的节点数为1000,在全连接网络下,则W的维数为(1000, 64*64*3). 这看起来是可以操作的,但是实际情况下的图片是更高清的,比如现在的手机已经动辄2400万像素. 在这种情况下让内存来处理很多W权重矩阵是不现实的,因此卷积神经网络就成为了计算机视觉领域

摘要: 本文主要针对于FCM算法在很大程度上局限于处理球星星团数据的不足,引入了核方法对算法进行优化.  与许多聚类算法一样,FCM选择欧氏距离作为样本点与相应聚类中心之间的非相似性指标,致使算法趋向于发现具有相近尺度和密度的球星簇.因此,FCM很大程度上局限于对球星星团的处理,不具有普遍性.联系到支持向量机中的核函数,可采用核方法将数据映射到高维特征空间进行特征提取从而进行聚类.现阶段,核方法已广泛应用于模糊聚类分析算法.核方法的应用目前已成为计算机智能方面的热点之一,对于核学习的深入研究具有

项目当中需要正弦信号与余弦信号,首先想到了DDS芯片,例如AD9833.AD9834.由于还需要用FPGA   做一些数据处理,后来干脆直接用FPGA 内部的DDSIP核,同时根据IP核内部的相位累加端口,设置触发信号,使得触发信号更加准时,并且通过PSD 算法计算有效值,相位差更小,精度更高. 首先了解DDS的原理: 1. DDS技术是根据奈奎斯特取样定律,从连续信号的相位出发,将正弦信号取样,编码,量化,形成一个正弦函数表,存在EPROM中,合成时,通过改变相位累加器的频率字来改变相位增量,

CUDA 9中张量核(Tensor Cores)编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一．概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核,使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍.Tensor内核使人工智能程序员能够使用混合精度来获得更高的吞吐量,而不牺牲精度. Tensor核心已经在许多深度学习框架(包括Tensorflow.PyTorch.MXNet和Caffe2)中支持深度学习训

前言 孔子说:"软件是对客观世界的抽象". 首先声明,这里的"三维导航"和地图没一毛钱关系,"四核驱动"和硬件也没关系,而是为了复杂的应用而发明创造的导航逻辑.说这是发明创造,也不是危言耸听,因为它完全突破了传统意义的页面导航概念,看完了本博客以后,相信会让你脑洞大开.当然这也是一种尝试,只有UWP的出现才会带来这种机遇,希望广大开发者给予指正. 上周发布了淘宝UWP的更新,地址在这里:https://www.microsoft.com/zh-c

[占位-未完成]scikit-learn一般实例之十:核岭回归和SVR的比较

EZchip将推全球首款100核64位ARM A-53芯片 2015-02-25 16:32:03   来源:互联网    关键字: 将推  全球  64位  arm EZchip日前表示,将准备开发一款可以与博通.Cavium及英特尔竞争的服务器及通信系统处理器,不过该处理器将采用ARM架构,使用100颗64位A53内核.这颗采用28nm制程,2017年之后量产的处理速度高达200Gb/s的 Tile-MX100 的性能将超过大多数竞争对手.       该芯片是基于Tile-Gx多核架构,该

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

调用altera IP核的仿真流程—下 编译 在 WorkSpace 窗口的 counter_tst.v上点击右键,如果选择Compile selected 则编译选中的文件,Compile All是编译所有文件,这里选择 Compile->Compile All,如下图所示: 在脚本窗口中将出现一行绿色字体 # Compile of altera_mf.v was successful. # Compile of counter.v was successful. # Compile of r

调用altera IP核的仿真流程—上 在学习本节内容之后,请详细阅读<基于modelsim-SE的简单仿真流程>,因为本节是基于<基于modelsim-SE的简单仿真流程>的基础上进行设计的,关于设计仿真流程的过程所涉及到的重复内容将不再详述,将会一笔带过,如果深入学习了<基于modelsim-SE的简单仿真流程>这一小节,则下面的内容将会非常的简单. 编写RTL功能代码 本小节通过调用altera的ROM宏功能模块,FPGA的ROM模块主要用于存储数据,可以在上电的

    数据模型:并不是简单地二维数据,多个维度或者对象的数据聚合起来      {           persion1's attr1:value1,...,persion1's attrN:valueN,persion2's attr1:value1,...,persion2's attrN:value1,whetherSuccess:value      }   同一个问题:不同的分类方法的类比           决策树:存在多个数值型输入,且这些数值所呈现的关系并不简单,决策树往往不

創建的內核線程長期佔用cpu,一直內核認為線程soft lockup,如無法獲取自旋鎖等:因此線程可適度調用schdule(),以進行進程的調度:因為kwatchdog的執行級別低,一直得不到執行 [ 8644.084020] BUG: soft lockup - CPU#0 stuck for 22s! [ip_consumer:7777] [ 8644.087361] Modules linked in: kfw(O) dm_crypt snd_hda_codec_realtek nfsd

前面有一篇博客说到了淘宝UWP的"四核驱动的三维导航—淘宝新UI(需求分析篇)",花了两周的时间实现了这个框架,然后又陆陆续续用了三周的时间完善它. 多窗口导航,与传统的导航方式的最大的不同点是: 需要指定目标窗口(target Frame) 维护上下文关系(context) Back Stack的维护 页面间的异步通信 适配Desktop和Mobile界面 支持Continuum(optional) 本篇博客先说一下前三个问题如何解决. 在从页面A跳到页面B时,单窗口模式下,很简单,

1. Linux是類Unix系統,但他不是Unix. 儘管Linux借鑑了Unix的許多設計並且實現了Unix的API(由Posix標準和其他Single Unix Specification定義的),但Linux沒有像其他Unix變種那樣直接使用Unix的源代碼. 2. Linux系統的基礎是內核.C庫.工具集和系統的基本工具,如登錄程序和Shell. 3. 操作系統是指在整個系統中負責完成最基本功能和系統管理的那些部分.這些部分應該包括內核.設備驅動程序.啓動引導程序.命令行Shell或者其

前言 zepto号称迷你版jQuery,并且成为移动端dom操作库的首选 事实上zepto很多时候只是借用了jQuery的名气,保持了与其基本一致的API,其内部实现早已面目全非! 艾伦分析了jQuery,小钗暂时没有那个本事分析jQuery,这里就恬不知耻说说自己对zepto的源码理解,希望对各位有用 首先zepto的出现其实还是很讨巧的,他看见了巨人jQuery在移动浪潮来临时的转身慢.牵挂多的问题 马上搞出了一套轻量级类jQuery框架代码,核心代码1000行不到,快速占领了移动端的市场,

參考:1529864.1 ************************************************** RAM                                  Swap Space Between 1 GB and 2 GB       1.5 times the size of RAM Between 2 GB and 16 GB      Equal to the size of RAM More than 16 GB