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Tensorflow卷积实现原理+手写python代码实现卷积教程_python_脚本之家

先看一下卷积实现原理,对于in_c个通道的输入图,如果需要经过卷积后输出out_c个通道图,那么总共需要in_c * out_c个卷积核参与运算。参考下图: 如上图,输入为[h:5,w:5,c:4],那么对应输出的每个通道,需要4个卷积核。上图中,输出为3个通道,所以总共需要3*4=12个卷积核。对于单个输出通道中的每个点,取值...
www.jb51.net/article/1871...htm 2024-6-1

PyTorch 中的傅里叶卷积实现示例_python_脚本之家

数学上,卷积表示为: 尽管离散卷积在计算应用程序中更为常见,但在本文的大部分内容中我将使用连续形式,因为使用连续变量来证明卷积定理(下面讨论)要容易得多。之后,我们将回到离散情况,并使用傅立叶变换在 PyTorch 中实现它。离散卷积可以看作是连续卷积的近似,其中连续函数离散在规则网格上。因此,我们不会为这个离散...
www.jb51.net/article/2019...htm 2024-6-1

卷积神经网络的发展及各模型的优缺点及说明_python_脚本之家

改进一:下图是MobileNet-v2的整理模型架构,可以看到,网络的最后部分首先通过1x1卷积映射到高维,然后通过GAP收集特征,最后使用1x1卷积划分到K类。所以其中起抽取特征作用的是在7x7分辨率上做1x1卷积的那一层。 而V3是先进行池化然后再进行1x1卷积提取特征,V2是先1X1卷积提取特征再池化。 ShuffleNet 组卷积 Group convoluti...
www.jb51.net/article/2739...htm 2024-6-1

卷积神经网络经典模型及其改进点学习汇总_python_脚本之家

这个结构使用不同大小的卷积核对输入进行卷积(这个结构主要在代码中的block1使用)。 还存在着这样的结构,利用1x7的卷积和7x1的卷积代替7x7的卷积,这样可以只使用约(1x7 + 7x1) / (7x7) = 28.6%的计算开销; 利用1x3的卷积和3x1的卷积代替3x3的卷积,这样可以只使用约(1x3 + 3x1) / (3x3) = 67%的计算...
www.jb51.net/article/2470...htm 2024-6-1

python scipy卷积运算的实现方法_python_脚本之家

scipy的signal模块经常用于信号处理,卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。 *两个一维信号卷积 1 2 3 4 5 6 >>>importnumpy as np >>> x=np.array([1,2,3]) >>> h=np.array([4,5,6]) >>>importscipy.signal >>> scipy.signal.convolve(x,h)#卷积运算 ...
www.jb51.net/article/1701...htm 2024-6-1

深度卷积神经网络各种改进结构块汇总_其它综合_脚本之家

6、改进版深度可分离卷积+残差网络 7、倒转残差(Inverted residuals)结构 8、并行空洞卷积 学习前言 看了好多代码呀,看了后面忘了前面,这个BLOG主要是记录一些神经网络的改进结构,比如残差结构那种,记录下来有助于自己设计一些轻且好的网络。 1、残差网络
www.jb51.net/article/2470...htm 2024-6-1

卷积神经网络如何实现提取特征_python_脚本之家

卷积提取特征 卷积核(滤波器,convolution kernel)是可以用来提取特征的。图像和卷积核卷积,就可以得到特征值,就是 destination value。 卷积核放在神经网络里,就代表对应的权重(weight)。 卷积核和图像进行点乘(dot product),就代表卷积核里的权重单独对相应位置的Pixel进行作用。
www.jb51.net/article/2801...htm 2024-5-31

TensorFlow 实战之实现卷积神经网络的实例讲解_python_脚本之家

一般情况下,卷积神经网络由多个卷积层构成,每个卷积层通常会进行如下操作: (1) 图像通过多个不同的卷积核的滤波,并加偏置(bias),提取出局部特征,每一个卷积核会映射出一个新的2D图像。 (2) 将前面卷积核的滤波处理结果,进行非线性的激活函数处理。目前最常见的是使用ReLU函数,之前Sigmoid函数应用较多。
www.jb51.net/article/1354...htm 2024-6-1

卷积神经网络Inception V3网络结构图_其它综合_脚本之家

图1.Mini网络替换5×5卷积 图2.Inception模块中每个5×5卷积由两个3×3卷积替换 对于分解的卷积层,使用线性激活还是非线性激活,实验表明,非线性激活性能更好。 1.2. 空间分解为不对称卷积 上述结果表明,大于3×3的卷积滤波器可能不是通常有用的,因为它们总是可以简化为3×3卷积层序列。我们仍然可以问这个问题,...
www.jb51.net/article/2470...htm 2024-6-2

TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN_python_脚本之家

一、卷积神经网络的概述 卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积...
www.jb51.net/article/1361...htm 2024-6-2