卷积groups 第54页

LTE物理层概述（7）-- LTE之Turbo编码及其matlab仿真1

Turbo编码器输出为以下3个部分：第一比特为系统比特；卷积编码器1输出——奇偶校验1比特流；卷积编码器2输出——奇偶校验2比特流；卷积编码器均包含卷尾，因此Kbit的比特流，Turbo编码器输出三个（

snow_wang13804·2023-11-17 05:05

12-2- DCGAN -简单网络-卷积网络

功能随机噪声→生成器→MINIST图像。训练方法0损失函数：gan的优化目标是一个对抗损失，是二分类问题，用BCELoss1判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0loss=loss(real_out,1)+loss(fake_out,0)2生成器的训练，首先固定判别器参数不变，其次判别器应当将生成图像判别为1loss=loss(fake_out,1

nutron-ma·2023-11-17 05:14

linux如何修改用户密码(passwd)

1.查看登录用户的信息在终端输入id,来查看登录用户的信息：[root@localhost~]#iduid=0(sherlock)gid=0(sherlock)groups=0(sherlock)2.修改用户密码若要修改

喵不拉几·2023-11-17 05:09

CentOS 8版本系统，如何安装GNOME桌面和配置开启启动图形化界面

1.安装GNOME桌面首先看看网络源中可以使用的Groupsroot@iZ2ze1lceeg2kjsj0il6piZ~]#yumgrouplist这里面需要"AvailableEnvironmentGroups

喵不拉几·2023-11-17 05:08

好课推荐！Ascend C算子开发课程上线啦！适合新手入门/进阶提升，AI学习叠满BUFF~

为什么要学习AscendC编程语言深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称之为算子，在AI网络模型中，算子对应层或节点的计算逻辑，例如卷积层是一个算子、全连接层中的权值求和过程也是一

昇腾CANN·2023-11-17 03:04

【OpenCV4】图像的傅里叶变换 cv::dft() 和逆变换 cv::idft() 解析（c++）

图像傅里叶变换的作用：频谱分析，获取图像中高频低频的分布情况快速卷积，两个矩阵的傅里叶变换结果相乘案例代码：cv::MatTestOpencvDft(){cv::Matlena=cv::imread("

AItrust·2023-11-17 00:31

[代码实战和详解]VGG16

VGG16是一个卷积神经网络（CNN）架构，它在2014年的ILSVR（Imagenet）比赛中获胜。它被认为是迄今为止最优秀的视觉模型之一。

一朵小红花HH·2023-11-16 22:12

Pytorch(五)：神经网络之 torch.nn——Convolution Layers

上一篇文章记录了Pytorch用于构建神经网络的容器，并且提到一个神经网络模块是由其他子模块嵌套而成的结构，常用的就是卷积、池化等等，所以这篇简单介绍下torch.nn中的卷积类。

犬冢紬希·2023-11-16 22:09

pytorch文档阅读（二）torch.nn.Convolution layers

1.模块功能简介这个模块就是torch为我们设计好的一些层结果，比如我想给网络加一个卷积层，直接用这个模块里的函数就可以实现，而不像低级语言需要自己编写层间的矩阵乘法以及变量的储存等工作，极大提高了网络搭建的效率

陌生的天花板·2023-11-16 22:08

torch.nn 和 torch.functional 的区别

原文地址:https://blog.csdn.net/teeyohuang/article/details/79211798Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（2）定义卷积神经网络注

hawkcici160·2023-11-16 22:08

【Pytorch笔记】7.torch.nn (Convolution Layers)

我们常用torch.nn来封装网络，torch.nn为我们封装好了很多神经网络中不同的层，如卷积层、池化层、归一化层等。我们会把这些层像是串成一个牛肉串一样串起来，形成网络。

xhyu61·2023-11-16 22:37

Pytorch 之torch.nn初探第4关：卷积--Convolution Layers

接下来，向大家介绍神经网络中的一种特殊的定义——卷积层！

爱码蔡蔡子·2023-11-16 22:37

11-13 周一同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录

11-13周一同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录时间版本修改人描述2023年11月13日14:02:14V0.1宋全恒新建文档2023年11月13日19:05:29V0.2宋全恒完成大白话讲解卷积神经网络的学习简介

思影影思·2023-11-16 21:13

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.可视化5.调整图片格式二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、知识点详解1.MNIST手写数字数据集介绍2.神经网络程序说明3.网络结构说明前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学

桑数模园·2023-11-16 21:57

目标检测一 SSD代码复现

网络模型VGG层用于特征提取，与VGG的区别是把FC6和FC7换成了卷积层，SSD在后面又加了8个卷积层。最终

小酒馆燃着灯·2023-11-16 20:35

【机器学习9】前馈神经网络

深度前馈网络是一类网络模型的统称，主要包括多层感知机、自编码器、限制玻尔兹曼机，以及卷积神经网络等。

猫头不能躺·2023-11-16 18:27

OpenCV+python 滤波详解

对于一幅图像，我们都知道其像素阈值在0-255，通常来讲，滤波器所用的一个滤波模板都为奇数，这里我们以3*3为例：中间黄色部分即为滤波器的模板（卷积核），其将用于与图像进行卷积进而滤波，对于均值滤波器，

快乐皇子·2023-11-16 17:34

OpenCV函数用法详解（重点篇1）41~50，含代码示例，可直接运行

opencv5文章目录opencv51.Otsu处理（找到合适的阈值）2.均值滤波3.方框滤波4.高斯滤波5.中值滤波6.双边滤波7.2D卷积8.腐蚀9膨胀10.开运算1.Otsu处理（找到合适的阈值）

菜鸡圣龙进化菜松鼠·2023-11-16 16:31

深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv 计算机竞赛

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

Mr.D学长·2023-11-16 15:57

深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

Mr.D学长·2023-11-16 15:53

tensorflow 模型小型化_深度学习模型小型化

以下是几种模型小型化的方法：1、修改某些卷积层的num_output其实很多模型的参数都有冗余，有些层根本不需要很多的卷积核，所以，通过修改该参数可以降低一部分的参数量。

玛娜的老公·2023-11-16 13:08

YOLO算法改进6【中阶改进篇】：depthwise separable convolution轻量化C3

常规卷积操作对于一张5×5像素、三通道（shape为5×5×3），经过3×3卷积核的卷积层（假设输出通道数为4，则卷积核shape为3×3×3×4，最终输出4个FeatureMap，如果有samepadding

梦在黎明破晓时啊·2023-11-16 13:36

wpf devexpress gridcontrol分组统计功能

gridcontrol可以根据某列的值进行分组，并可以统计改组的数据情况支持多级分组groupIndex分组级别越高年级为顶级分组班级为年级下再次分组GroupSummary进行统计SummaryType

soft_123456·2023-11-16 13:48

opencv中边缘检测的方法

在OpenCV中，使用cv2.Sobel函数进行边缘检测，具体参数为img（灰度图像矩阵），cv2.CV_64F（数据类型），1或0（水平或垂直方向），0或1（水平或垂直方向），ksize=6（卷积核的大

JessieHaha·2023-11-16 13:35

vue解决首屏加载过慢问题

vue.config.js文件中设置module.exports={configureWebpack:{optimization:{//分包splitChunks:{chunks:'all',cacheGroups

阿花爱编程·2023-11-16 11:43

Droppath 和 Dropblock

Droppath操作可以在每个卷积层的每个特征图上进行，并且可以在训练过程中动态地调整概率，以控制剪枝的程度。Dropblock是在每个特征图上选择一个块，并将这个块中的所有权重置为0，

周星星✘·2023-11-16 11:54

AIGC实战——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)

AIGC实战——卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络1.1卷积层1.2叠加卷积层1.3检查模型2.批归一化2.1协变量漂移2.2使用批归一化进行训练2.3使用批归一化进行预测3.Dropout4.构建卷积神经网络小结系列链接

盼小辉丶·2023-11-16 11:47

python基于图卷积神经网络GCN模型开发构建文本数据分类模型（以论文领域数据为例）

GCN（GraphConvolutionalNetwork）图卷积神经网络是一种用于处理图数据的深度学习模型。它是基于图结构的卷积操作进行信息传递和特征学习的。

Together_CZ·2023-11-16 10:57

卷积神经网络导览

介绍这篇文章旨在以全面和简洁的方式介绍卷积神经网络（CNN），目标是建立对这些算法的内部工作的直观理解。因此，这项工作对于刚从这个主题开始的非数学、非计算机科学背景的读者来说意味着特别有价值。

weixin_30501857·2023-11-16 10:43

用照片预测人的年龄【图像回归】

在图像分类任务中，卷积神经网络(CNN)是非常强大的神经网络架构。然而，鲜为人知的是，它们同样能够执行图像回归任务。

新缸中之脑·2023-11-16 10:12

写一篇基于pytorch的ocr文字识别的开题报告

本文将基于PyTorch实现OCR文字识别的系统，该系统将利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)等深度学习模型实现高效准确的文字识别。

老光私享·2023-11-16 09:45

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络(RNN)有什么区别？

卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是两种不同类型的神经网络，它们有着不同的结构和用途。卷积神经网络通常用于计算机视觉中，可以用来识别和分类图像。

御坂10057·2023-11-16 08:18

脉冲神经网络

与传统的神经网络模型（如前馈神经网络或卷积神经网络）不同，SNN的核心元素是脉冲神经元，这些神经元以离散的脉冲信号传递信息。

南抖北快东卫·2023-11-16 07:28

Halcon 缺陷检测金属拉丝表面缺陷检测（乘法增强、傅里叶变换与卷积、纹理过滤、动态阈值）

Halcon缺陷检测拉丝表面缺陷检测（乘法增强、傅里叶变换与卷积、纹理过滤、动态阈值）文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1HNl4vy0jEaFx5OUuBDAMXw提取码：

廷益--飞鸟·2023-11-16 07:18

竞赛选题深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2023-11-16 06:33

人工智能-深度学习之残差网络（ResNet）

ResNet沿用了VGG完整的\(3\times3\)卷积层设计。残差块里首先有2个有相同输出通道数的\(3\times3\)卷积层。每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。

白云如幻·2023-11-16 06:41

第91步深度学习图像分割：FCN建模

（1）核心特点与组成部分全卷积化：FCN的名称来源于其结构，它不包含任何全连接层。传统的全连接

Jet4505·2023-11-16 06:39

第92步深度学习图像分割：SegNet建模

二、SegNet简介（1）基本架构SegNet由一个编码器网络和一个解码器网络组成，这两个网络都是卷积网络。编码器网络通常从一个预训练的VGG16网络中提取，并将其全连接层移除。

Jet4505·2023-11-16 06:39

DEC 深度编码聚类函数

2.辅助目标函数要使用输入(bt,groups,embed_dim)计算DEC模型的目标分布，关键部分是使用软分配q，其形状为(bt,groups,max_cluster)。

mingqian_chu·2023-11-16 04:26

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有LR（逻辑斯特回归）或者linearSVM，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则，

ChasingdreamLY·2023-11-16 04:11

C++元模板第二部分深度学习框架

目录前言一、深度学习概述（前篇）1.1从深度学习到机器学习1.1.1深度学习2.1各式各样的人工神经网络2.1.1人工神经网络与矩阵计算2.1.2深度神经网络2.1.3循环神经网络2.1.4卷积神经网络

Fuxi-·2023-11-16 04:09

[论文笔记]DDRNet

DAPPM)扩大有效感受域，并基于低分辨率特征映射融合多尺度上下文精度高且轻量IntroductionBisenet提出了一种由空间路径和上下文路径组成的新型双边网络，空间路径利用三个相对较宽的3×3卷积层来捕获空间细节

Meliodas`·2023-11-16 03:18

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解

模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解前言GoogLeNet(InceptionV3)讲解FactorizedConvolutions卷积分解

牙牙要健康·2023-11-16 02:58

pandas教程：GroupBy Mechanics 分组机制

文章目录Chapter10DataAggregationandGroupOperations（数据汇总和组操作）10.1GroupByMechanics（分组机制）1IteratingOverGroups

Cachel wood·2023-11-16 01:50

DL Homework 7

全卷积网络低级特征、中级特征、高级特征多通道。N输入，M输出是如何实现的？

熬夜患者·2023-11-16 00:53

卷积神经网络(1)

目录卷积1自定义二维卷积算子2自定义带步长和零填充的二维卷积算子3实现图像边缘检测4自定义卷积层算子和汇聚层算子4.1卷积算子4.2汇聚层算子5学习torch.nn.Conv2d()、torch.nn.MaxPool2d

熬夜患者·2023-11-16 00:20

【百度飞桨PaddlePaddle】手写图像识别（快速上手）

目录简介一、【Alexnet网络原理】1.输入层（Inputlayer）2.卷积层（C1）3.卷积层（C2、C3、C4、C5）4.全连接层（FC6、FC7）5.输出层（outputlayer）二、【百度平台配置步骤

Akaxi-1·2023-11-16 00:39

深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8

Mr.D学长·2023-11-15 22:45

深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

Mr.D学长·2023-11-15 22:13

分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测

分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结预测效果基本介绍分类预测

机器学习之心·2023-11-15 20:04

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