池化第13页

11-09 周四 CNN 卷积神经网络基础知识

思影影思·2023-11-10 20:36

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

一、用自己的语言解释以下概念局部感知、权值共享池化（子采样、降采样、汇聚）。会带来那些好处和坏处？全卷积网络（课上讲的这个概念不准确，同学们查资料纠正一下）低级特征、中级特征、高级特征多通道。

HBU_David·2023-11-10 07:06

详解卷积神经网络结构

前言卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。

金戈鐡馬·2023-11-10 04:09

IEEE--AdaPool: Exponential Adaptive Pooling forInformation-Retaining Downsampling 论文翻译

论文:IEEEXploreFull-TextPDF:目录摘要1介绍2相关工作A.手工特征池化B.CNN中的池化3方法学A.平滑近似平均池化B.平滑近似最大池化C.AdaPool：自适应指数池化D.使用adaUnPool

森爱。·2023-11-09 22:15

7.现代卷积神经网络3-GPT版

目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet1、AlexNet2、机器学习3、几何学4、特征工程5、HardWare6、数据集7、AlexNet的改进的地方8、AlexNet架构-卷积+池化

霸时斌子·2023-11-09 13:28

请使用python 写一个CNN图像识别模型

tf.keras.Input(shape=(28,28,1))#将输入传递给一个卷积层x=tf.keras.layers.Conv2D(32,3,activation='relu')(inputs)#在卷积层后添加池化层

李多田·2023-11-09 13:54

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

目标分类图像检测：显著性检测，物体检测，语义检测等等图像识别：人脸识别，字符识别，车牌识别，行为识别，步态识别等等图像分割：前景分割，语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层

从0到1透视卷积神经网络的原理和应用·2023-11-09 13:54

CNN入门实战：猫狗分类

它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了很大的成功。目标分类是指识别图像中的物体，并将其归类到不同的类别中。

金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

关于卷积神经网络的池化层（pooling）

了解池化层池化层又称“下采样层”或“子采样层”，池化层可以大大降低特征的维度，减少计算量，同时可以避免过拟合问题。

GarsonW·2023-11-08 06:54

YoloV8改进策略：SPD-Conv加入到YoloV8中，让小目标无处遁形

摘要SPD-Conv是一种新的构建块，用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。

静静AI学堂·2023-11-07 23:17

连接池：别让连接池帮了倒忙

今天，我再与你说说另一种很重要的池化技术，即连接池。我先和你说说连接池的结构。

鸨哥学JAVA·2023-11-07 19:45

PyTorch入门学习（十七）：完整的模型训练套路

这个模型包括卷积层、池化层和全连接层，用于处理图像分类任务。classTudui(nn.Module):def__init__(self):super(Tudui,self).

不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

竞赛选题深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络

laafeer·2023-11-07 17:13

Java——并发编程的线程池（一文搞懂线程池常见问题）

所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数，特别是一些很耗资源的对象创建和销毁，这就是”池化资源”技术产生的原因。线程池顾名思义就是事先创建若干个可执行的线程放

静惘·2023-11-07 02:07

ThreadPoolExecutor线程池实现原理及其实践

1.1线程池是什么线程池（ThreadPool）是一种基于池化思想管理线程的工具，经常出现在多线程服务器中，如MySQL

菠萝-琪琪·2023-11-06 01:59

java+线程池做消费者_史前最详细的：Java线程池核心流程解析

1.前言线程池是JAVA开发中最常使用的池化技术之一，可以减少线程资源的重复创建与销毁造成的开销。2.灵魂拷问：怎么做到线程重复利用?

哈哈哈可以·2023-11-06 01:28

重写线程池

什么是线程池线程池我们都知道是一种池化技术，主要解决了线程创建都额外资源消耗，线程监控等问题当然线程池不适用于以下几种情况依赖性任务对响应时间敏感的任务使用了ThreadLocal且不remove的任务线程池核心参数

我是陈炜·2023-11-05 19:00

虚拟化技术KVM和XEN概述

虚拟化核心思想是提高硬件资源的利用率，通过在系统中加入一个虚拟化层，将下层资源池化后，向上层操作系统提供一个预期一致的服务器硬件环境，并允许不同操作系统的虚拟机互相隔离且并发运行在一台

Jerry 二河小鱼·2023-11-05 17:39

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。

python机器学习建模·2023-11-05 15:06

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和GCN（图卷积神经网络）

它通过卷积层、池化层和全连接层来提取和学习输入数据的特征。卷积层使用卷积操作来捕捉局部的空间结构，池化层用于降低特征图的空间维度，并减少参数数量。

Nancy-sn·2023-11-05 12:48

【CNN】卷积神经网络：适用范围、本质、详细计算过程、输入输出数据形状、池化、流程设计（无代码）

池化图片直观理解卷积神经网络叫做此名字的主要原因是因为其中存在卷积核的结构和卷积的运算。卷积的运算的具体的方式就是，按照一定的规律，完成小矩阵和大矩阵的乘积，输出一个新的矩阵。

小野堂·2023-11-05 08:39

实验——神经网络手写字符识别

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、实验目的及原理实验目的实验原理二、实验内容前言一、实验目的及原理（一）实验目的1．深入理解卷积神经网络中的核心基础，认识卷积层、池化层

小鱼很精神·2023-11-05 08:00

每天五分钟计算机视觉：池化层的反向传播

其中，池化层（PoolingLayer）在卷积层之后起到了信息压缩和特征提取的作用。然而，池化层的反向传播一直以来都是一个相对复杂和深奥的问题。

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:29

每天五分钟计算机视觉：搭建手写字体识别的卷积神经网络

本文重点我们学习了卷积神经网络中的卷积层和池化层，这二者都是卷积神经网络中不可缺少的元素，本例中我们将搭建一个卷积神经网络完成手写字体识别。

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:56

基于TensorFlow的CNN模型——猫狗分类识别器（三）之CNN模型分析

目录二、CNN模型分析1、输入层的数据输出2、卷积池化层的数据输出A、卷积操作B、池化操作3、扁平层的数据输出4、全连接层的数据输出二、CNN模型分析在该阶段我们将使用TensorFlow搭建一个CNN

魔法攻城狮MRL·2023-11-05 02:01

上采样、下采样到底是个啥

在算法中常见的上采样方法有双线性插值以及转置卷积、上采样(unsampling)和上池化(unpoolin

乔大叶_803e·2023-11-05 00:51

优化改进YOLOv5算法：加入SPD-Conv模块，让小目标无处遁形——(超详细)

这是由于现有CNN常见的设计体系结构中有缺陷，即使用卷积步长和/或池化层，这导致了细粒度信息的丢失和较低效的特征表示的学习。为此，我们提出了一个名为

AI追随者·2023-11-04 09:52

【CV面试】简述CNN、计算机视觉、人脸识别

1.1.将大数据量的图片降维成小数据量1.2.保留图片特征，符合图片处理的原则2.CNN的思想来源3.基本原理3.1.卷积层：提取特征3.2.池化层：下采样、降维、避免过拟合3.3.全连接层：输出结果4

褚骏逸·2023-11-03 15:35

【PyTorch 卷积】实战自定义的图片归类

前言卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，可以有效地处理如时间序列和图片数据等。

北桥苏·2023-11-03 08:21

FPGA HLS 基于stream的池化单元 hls优化&约束

池化算法设计将池化操作分为两步horizontal和vertical：先做横向的池化，将池化结果存下来，传给垂直方向的池化再做垂直方向的池化例如一个3*2的池化先做水平horizontal方向的1*2的池化

xiongyuqing·2023-11-03 05:53

设计模式之享元模式

一般和单例模式配合使用，将享元工厂声明为一个单例类来池化享元对象。享元模式要求能够共享的对象必须是细粒度对象，因此它又称为轻量级模式。享元模式的核心角色享元模式的主要核心

凡夫贩夫·2023-11-03 02:36

常见注意力机制解析

在Squeeze步骤中，通过全局平均池化操作将输入特征图压缩成一个向量，然后通过一个全连接层将其映射到一个较小的向量。在Excitation步骤中，使用一个sigmoid函数将这个向量中的每个元素压缩

有温度的AI·2023-11-02 21:33

Netty源码分析系列--15. ByteBuf

创建：//非池化，使用完后销毁ByteBufbyteBuf=Unpooled.buffer(10);//复合类型CompositeByteBufcompositeByteBuf=Unpooled.compositeBuffer

ted005·2023-11-02 21:40

注意力机制 - Transformer

解码器架构来处理序列对跟使用注意力的seq2seq不同，Transformer是纯基于注意力2.多头注意力对同一key，value，query，希望抽取不同的信息例如短距离关系和长距离关系多头注意力使用hhh个独立的注意力池化合并各个头

mango1698·2023-11-02 00:18

torch基本功能介绍

eg.全连接、卷积、池化、BN分批处理、dropout、CrossEntropyLoss、MSLoss等。torch.autograd:提供Tensor所有操作的自动求导方法。

空格为什么不行·2023-11-01 23:53

注意力机制

文章目录1.简介2.非参数化注意力池化层3.参数化的注意力机制4.注意力分数5.自注意力和位置编码1.简介心理学动物需要在复杂环境下有效关注值得注意的点心理学框架：人类根据随意（有意识）线索和不随意（无意识

mango1698·2023-11-01 15:07

pytorch复现_maxpooling

importnumpyasnpdefmax_pooling(inputs,pool_size,stride):"""最大池化操作inputs:输入数据，形状为(C,H,W)pool_size:池化核的大小

王佳Gre·2023-11-01 15:37

PyTorch复现LeNet

通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后使用全连接神经网络进行分类识别。创新点现在大多数的卷积神经网络都是基于LeNet的框架（卷积层、池化层、全连接层）。

宏函数·2023-11-01 15:05

3.2 特征图尺寸计算与参数共享|池化层的作用|整体网络架构|VGG网络架构|残差网络Resnet|感受野的作用

文章目录特征图尺寸计算与参数共享池化层的作用整体网络架构VGG网络架构（了解向，背景向）残差网络Resnet（了解向，背景向）感受野的作用特征图尺寸计算与参数共享给个例子：如果输入的数据是32323的图像

Micoreal·2023-11-01 09:18

40 深度学习（四）：卷积神经网络|深度可分离卷积|colab和kaggle的基础使用

文章目录卷积神经网络为什么要卷积卷积的具体流程池化tensorflow代码深度可分离卷积原理介绍计算量对比代码参数计算例子colab和kagglecolabkaggle如何在colab上使用kaggle

Micoreal·2023-11-01 08:15

卷积模型的Memory, Params, Flop是如何计算的?

MemoryParamsFlop池化层图片中的卷积的memory,params,flop是怎么计算的呢？

???/cy·2023-10-31 23:27

C++高并发内存池的设计和实现

一、整体设计1、需求分析池化技术是计算机中的一种设计模式，内存池是常见的池化技术之一，它能够有效的提高内存的申请和释放效率以及内存碎片等问题，但是传统的内存池也存在一定的缺陷，高并发内存池相对于普通的内存池它有自己的独特之处

linux大本营·2023-10-31 20:30

2019-ICML-Graph U-Nets

github.com/HongyangGao/Graph-U-Nets图U-Nets作者将CNN上的U-Net运用到了图分类上，因为我们主题是图分类，就不对U-Net进行论述了，只对其中的gPool（图池化层

发呆的比目鱼·2023-10-31 15:40

Linux组件之数据库连接池

目录一、数据库连接池1.1池化技术1.2数据库连接池及其作用1.3不使用数据库连接池1.4使用数据库连接池1.5长连接和连接池1.6数据库连接池运行机制1.7连接池和线程池的关系二、数据库连接池的设计2.1mysql

闲谈社·2023-10-31 15:27

2021字节秋招算法岗面经——抖音推荐

2021字节秋招算法岗面经一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式LSTM解决了什么问题通用的提高模型泛化能力的方法

姜呆·2023-10-31 05:03

Transformer做文本生成图像的调查研究笔记

2）保存GAN的模型，仅仅替换他生成图像时用的卷积和池化过程，VitGAN（Vit：VisualTransformer）。3）不保留GAN的结构，直接全用transformer做。

中杯可乐多加冰·2023-10-31 04:37

TCmalloc (google开源项目核心部分模拟实现)

1什么是内存池1.1池化技术所谓“池化技术”，就是程序先向系统申请过量的资源，然后自己管理，以备不时之需。

linux大本营·2023-10-31 02:31

【第3次实验】卷积神经网络

同时，还会在实验中学习池化与卷积操作的基本作用。

明月栖山河。·2023-10-30 17:20

基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类计算机竞赛

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

Mr.D学长·2023-10-30 15:46

全连接神经网络 - FCN

FCN将传统CNN后面的全连接层换成了卷积层，这样网络的输出将是热力图而非类别；同时，为解决卷积和池化导致图像尺寸的变小，使用上采样方式对图像尺寸进行恢复。

mango1698·2023-10-30 14:57

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