第三次作业：卷积网络神经
【第一部分】视频学习心得及问题总结1.视频学习心得蔺一迪：老师在第一节中首先介绍了深度学习的一些数学基础包括线性代数中矩阵线性变化、秩的概念，以及低秩近似等内容，还讲述了损失函数、误差函数等内容。第二节中，讲述了卷积网络。新的神经网络的提出必
0评论2023-02-09520
- 典型卷积神经网络架构 典型卷积神经网络架构
0评论2023-02-09
- 线性卷积与圆周卷积 线性卷积与圆周卷积的区别
0评论2023-02-09
- 图像经过卷积后的尺寸计算公式 图像经过卷积计算后的图像
0评论2023-02-09
线性筛,积性函数,狄利克雷卷积,常见积性函数的筛法
积性函数：对于函数\(f(n)\)，若满足对任意互质的数字\(a,b，a*b=n\)且\(f(n)=f(a)f(b)\)，那么称函数f为积性函数。狄利克雷卷积：对于函数f,g,定义它们的卷积为\((f∗g)(n)=\sum_{d|n}f(d)g(\frac{n}{d})\)。狄利克雷卷积满足很多性质：交换律：\(f∗g=g∗f\
0评论2023-02-09524
- 深度学习面试题25：分离卷积(separable卷积)
0评论2023-02-09
- 卷积层和池化层 CNN1 递归网络 卷积层和池化层是隐藏吗
0评论2023-02-09
- 卷积神经网络Lenet-5实现
0评论2023-02-09
matlab中的卷积——filter，conv之间的区别
%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv，语法格式w=conv(u，v)，其中u和v分别是有限长度序列向量，w是u和v的卷积结果序列向量。 %如果向量u和v的长度分别为N和M，则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数，则w就是这两个多项式
0评论2023-02-09437
图像卷积尺寸计算 图像卷积尺寸计算
输入图像大小为：W*W卷积核大小为：F*Fstride步长大小为：S*Spadding 大小为：P*P 卷积之后的尺寸为N*NN=(W-F+2P)/S+1
0评论2023-02-09758
- 基于tensorflow的CNN卷积神经网络对Fasion-MNIST数据集的分类器(1)
0评论2023-02-09
- CNN之经典卷积网络框架原理 卷积网络的基本结构要素
0评论2023-02-09
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)
0评论2023-02-09
Deep Learning 学习随记（七）Convolution and Pooling --卷积和池化
图像大小与参数个数：前面几章都是针对小图像块处理的，这一章则是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的，小图像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全连接的方式（即输入层和隐含层直接相连）。但是大图像，这个将会变得很耗时：比如96*96的图像
0评论2023-02-09718
- 卷积神经网络的直观解释 卷积神经网络的基本概念
0评论2023-02-09
- 通过自适应卷积的视频帧插值——CGB
0评论2023-02-09
- MATLAB GUI设计（线性卷积和循环卷积的比较--笔记）
0评论2023-02-09
- 使用pytorch进行卷积和反卷积运算
0评论2023-02-09
- 卷积算法归纳总结(浅识） 卷积公式总结
0评论2023-02-09