目录 产生背景 举例 参考资料 产生背景 之前在深度学习面试题16:小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积中介绍过小卷积核的三个优势: ①整合了三个非线性激活层,代替单一非线性激活层,增加了判别能力. ②减少了网络参数. ③减少了计算量 在<Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision>中作者还想把小卷积核继续拆解,从而进一步增强前面的优势 返回目录 举例 一个3*3的卷积可以拆解为:一个3*1的卷积再串联一个1*3的卷积,实验证

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

以自带models中mnist的convolutional.py为例: 1.filter要与输入数据类型相同(float32或float64),四个参数为`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`,即卷积核的高/宽/输入通道数/输出通道数(feature map),如:[5, 5, NUM_CHANNELS, 32],  # 5x5 filter, depth 32. 2.strides为长度为4的一维int型矩阵,四个参

一.选用卷积的原因 局部感知 简单来说,卷积核的大小一般小于输入图像的大小(如果等于则是全连接),因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 —— 这很符合日常我们接触到的图像处理.而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知,只需要对局部进行感知,然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息. 参数共享 参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了. 多核 一般我们都不会只用一个卷积核对输入图像进行过滤,因为一个核的参数是固定的,其提取的特征也会单一化.这就有点像是我们平时如何客观看待事物,必

DES是一种对称加密(Data Encryption Standard)算法,于1977年得到美国政府的正式许可,是一种用56位密钥来加密64位数据的方法.一般密码长度为8个字节,其中56位加密密钥,每个第8位都用作奇偶校验. DES算法一般有两个关键点,第一个是加密模式,第二个是数据补位,加密模式的主要意义就是,加密算法是按块进行加密的,例如 DES ,是 64Bit 一个块的进行加密,就是每次加密 8 个字节,因此每次输入八个字节的明文输出八个字节密文,如果是 16 个字节,那么分成两个块依

对称加密的缺点是双方使用相同的密钥和IV进行加密.解密.由于接收方必须知道密钥和IV才能解密数据,因此发送方需要先将密钥和IV传递给接收方.这就 有一个问题,如果攻击者截获了密钥和IV,也就等于知道了如何解密数据!如何保证发送方传递给接收方的密钥和IV不被攻击者截获并破译呢? 源码:http://www.jinhusns.com/Products/Download/?type=xcj       不对称加密也叫公钥加密,这种技术使用不同的加密密钥与解密密钥,是一种“由已知加密密钥推导出解密密钥在

    password学.一向被人们觉得门槛非常高,特别高端...这也是实际,可是这决不意味着普通人无法了解它的精髓.对于喜欢画圆的人来讲,即便是理解了password技术背后的哪怕一点理论,也是激动人心的. 声明和悲叹 近期,一次联调SSLVPN协议的机会,让我终于有时间能够弄点关于password学的东西,仅仅是简单的沾个边儿.因此本文既不是技术文档亦非学术论文.你不可能通过阅读本文学到Howto.这仅仅是一篇随笔或者说科普.而已. 声明之后是我的一些悲叹! 有太多人精通加密算法,却不了解

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简

最近有人问我AES对称加密是啥,我回答了个大概,发现自己不能清晰的讲出来,特此记录,以供学习 一.对称加密 对称加密是最快速.最简单的一种加密方式,加密(encryption)与解密(decryption)用的是同样的密钥(secret key). 二.AES加密 高级加密标准(AES,Advanced Encryption Standard)为最常见的对称加密算法(微信小程序加密传输就是用这个加密算法的).对称加密算法也就是加密和解密用相同的密钥,具有以下几个特点: 1.最常用的对称加密算法

信道压缩~跨~信~减 一.1 X 1的卷积核作用 所谓信道压缩,Network in Network是怎么做到的? 对于如下的二维矩阵,做卷积,相当于直接乘以2,貌似看上去没什么意义: 但是,对于下面这种32通道的数据,如果我用1个1x1x32的卷积核与其做卷积运算,得到的就是1个6x6的矩阵 在这个过程中,发生了如下的事情: (1)遍历36个单元格(6x6) (2)计算左图中32个信道中截面与卷积核中32个元素的乘积 (3)此时得到的结果,仍然是6x6x32的矩阵 (4)每个6x6的矩阵都叠加

第十五章 实变数函数论 1. 绪论 2. 集合论 3. 实数 4. 点集 5. 集合的测度 6. 勒贝格积分 第十六章 线性代数 1. 线性代数的对象和它的工具 2. 线性空间 3. 线性方程组 4. 线性变换 5. 二次型 6. 矩阵函数和它的一些应用 第十七章 抽象空间 1. 欧几里得公设的历史 2. 罗巴切夫斯基的解答 3. 罗巴切夫斯基几何 4. 罗巴切夫斯基几何的现实意义 5. 几何公理,它们利用一定的模型来检验 6. 从欧几里得几何分出的独立的几何理论 7. 多维空间 8. 几何对象

本篇介绍卷积层的线性部分 一.与全连接层相比卷积层有什么优势? 卷积层可以节省参数,因为卷积运算利用了图像的局部相关性——分析出一小片区域的特点,加上Pooling层(汇集.汇聚),从附近的卷积结果中再采样选择一些高价值的信息,让特征向少而精的方向前进. 全连接层相当于考虑全局(整张图像)的特征 二.卷积的另一种解释 傅里叶变换:将数据从空间域的展示形式转变到频率域的形式. 理解:图像比作一道做好的菜,傅里叶变换就是找出这道菜具体 的配料及各种配料的用量. 图像中,低频信息是大体轮廓(整体),高

原文:https://blog.csdn.net/aimreant/article/details/53145063 思考卷积神经网络(CNN)中各种意义 只是知道CNN是不够,我们需要对其进行解剖,继而分析不同部件存在的意义 CNN的目的 简单来说,CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取,而后根据特征对该事物进行分类.识别.预测或决策等.在这个过程里,最重要的步骤在于特征提取,即如何提取到能最大程度区分事物的特征.如果提取的特征无法将不同的事物进行划分,那么该特征提取步骤将毫无意义.而实

大话https演化过程(包括概念:对称加密.非对称加密.公钥.私钥.数字签名.数字证书.https访问全过程)   在网络上发送数据是非常不安全的,非常容易被劫持或是被篡改,所以每次定向发送数据你都可以视为在广播,每次定向接收数据都可以视为在广收.而建立安全通道的难度和成本都很高,甚至安全性都不一定靠谱.   在这样的情境下,F需要向S发送一段只有S才能看的信息msg,它要如何做呢?   很容易想到一个最直接的方法:给这段信息加密,只有F和S有密钥(加密与解密采用相同的算法和密钥),这样F广播的

密钥交换简单的说就是利用非对称加密算法来加密对称密钥保证传输的安全性,之后用对称密钥来加密数据. ★方案1--单纯用"对称加密算法"的可行性 首先简单阐述一下,"单纯用对称加密"为啥是[不可行]滴. 如果"单纯用对称加密",浏览器和网站之间势必先要交换"对称加密的密钥". 如果这个密钥直接用[明文]传输,很容易就会被第三方(有可能是"攻击者")偷窥到:如果这个密钥用密文传输,那就再次引入了"如何交

官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True,

1.引言 随着互联网安全意识的普遍提高,对安全要求稍高的应用中,HTTPS的使用是很常见的,甚至在1年前,苹果公司就将使用HTTPS作为APP上架苹果应用市场的先决条件之一(详见<苹果即将强制实施 ATS,你的APP准备好切换到HTTPS了吗?>一文). 所以,无论是即时通讯IM还是其它应用,在网络安全意识增强的今天,很多场景下使用HTTPS是肯定没错的.对于即时通讯IM的开发人员来说,长连接用TLS这没疑问,短连接用HTTPS也没问题,但我想问你一个最基础的面视问题:HTTPS到底用的是对称

一.卷积操作有两个问题: 1. 图像越来越小: 2. 图像边界信息丢失,即有些图像角落和边界的信息发挥作用较少.因此需要padding. 二.卷积核大小通常为奇数 1.一方面是为了方便same卷积padding对称填充,左右两边对称补零: 2.另一方面,奇数过滤器有中心像素,便于确定过滤器的位置.

对称加密和非对称加密 对称加密 概念:加密秘钥和解密秘钥使用相同的秘钥(即加密和解密都必须使用同一个秘钥) 特点:一对一的双向保密通信(每一方既可用该秘钥加密,也可用该秘钥解密,非对称加密是多对一的单向保密通信) 常用算法: DES:秘钥长度为64位 3DES:即三重DES,DES的加强版,是DES向AES过渡的加密算法 AES:目前基本已经取代DES,是使用最广泛的加密算法 优点:速度快,对称性加密通常在消息发送方需要加密大量数据时使用,算法公开.计算量小.加密速度快.加密效率高. 缺点:秘钥

//写在前面 单就FFT算法来说的话,下面只给出个人认为比较重要的推导,详细的介绍可参考 FFT算法学习笔记 令v[n]是长度为2N的实序列,V[k]表示该实序列的2N点DFT.定义两个长度为N的实序列g[n]和h[n]为 g[n]=v[2n], h[n]=v[2n+1], 0<=n<N 则可进行如下推导 这里所用的FFT算法能够实现O(nlogn)复杂度的离散傅里叶变换和上面最后所得的关系密切相关. 下面进入正题——模意义下的FFT 还是需要先了解一下关于 复序列的DFT的对称性质及一些补充