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池化
LeNet-5(用于手写体字符识别)
结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到
池化
层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层每层有多个FeatureMap(每个FeatureMap有多个神经元)FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征各层参数详解
okimaru
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2024-01-15 10:27
卷积神经网络
深度学习
神经网络
机器学习
图像分类任务中 CNN 相比于前馈神经网络的优势
在图像分类任务中,卷积神经网络(CNN)相比于前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork)具有以下优势:局部感知能力:CNN通过使用卷积层和
池化
层来捕捉图像中的局部特征。
爱打网球的小哥哥一枚吖
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2024-01-14 23:59
信息检索
全文检索
深入理解 Spark(四)Spark 内存管理模型
Executor内存划分堆内内存和堆外内存大数据领域两个比较常见的内存优化方案:引入堆外内存内存
池化
管理作为一个JVM
我很ruo
·
2024-01-14 21:16
大数据
spark
大数据
分布式
【CV论文精读】Cornernet Detecting objects as paired keypoints
除了我们的新公式,我们引入了cornerpooling,一种新型的
池化
层
量子-Alex
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2024-01-14 19:24
CV论文阅读
深度学习
目标检测
自动驾驶
计算机视觉
面试官:什么是对象池?有什么用?别说你还不会2021-10-13
对象池顾名思义就是存放对象的池,与我们常听到的线程池、数据库连接池、http连接池等一样,都是典型的
池化
设计思想。
程序员丶酔清风
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2024-01-14 17:44
神经网络卷积反卷积及
池化
计算公式、特征图通道数(维度)变化实例
卷积神经网络,要特别注意输入图像的尺寸,如果想套用某个网络结构,需要先通过网络结构计算出输入图像尺寸,将自己的图像调整为所需要的尺寸;也可以根据自己的图像尺寸适当调整网络结构。以下是具体操作方法。目录一,要想计算图像尺寸,先要了解基础卷积等计算公式二,了解神经网络的网络结构三,举例分析一下代码的输出尺寸四,获取每一层的输出张量一,要想计算图像尺寸,先要了解基础卷积等计算公式1.计算公式设:图像宽为
滑稽的猴子
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2024-01-14 10:36
机器学习
深度学习
计算机视觉
opencv
神经网络
神经网络的三个特征,和卷积和最大
池化
有什么联系
神经网络的三个特征是层次结构、权重共享和非线性激活函数。层次结构:神经网络由多个层组成,包括输入层、隐藏层和输出层。这种层次结构使得神经网络能够逐层提取数据的特征,并且通过调整每一层的权重来学习数据的表征。权重共享:在卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)中,权重共享是指对于图像中的每个位置都使用相同的权重。这样可以减少模型参数的数量,同时也能够提取出图像的局
爱打网球的小哥哥一枚吖
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2024-01-14 09:34
信息检索
全文检索
神经网络——卷积层和
池化
层
目录卷积层
池化
层代码实践学习之前我们先要了解卷积和
池化
间的联系——首先卷积用来提取图像特征,但是提取后图片的数据量依旧很大,所以需要通过
池化
来降低特征,
池化
没有可学习的参数,它仅仅是对输入的聚合操作。
睡不醒的毛毛虫
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2024-01-14 02:10
PyTorch深度学习快速入门
神经网络
深度学习
pytorch
python
池化
、线性、激活函数层
一、
池化
层
池化
运算是深度学习中常用的一种操作,它可以对输入的特征图进行降采样,从而减少特征图的尺寸和参数数量。
-恰饭第一名-
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2024-01-13 23:46
机器学习
pytorch
python
深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)
池化
(Pooling)
池化
层怎么接收后面传过来的损失?平均
池化
(averagepooling
搬砖成就梦想
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2024-01-13 16:45
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习
学习
笔记
深度学习入门之6--卷积神经网络1(理论讲解)
目录1、架构2、卷积层2.1、优点2.1.1、全连接存在的问题:2.1.2、卷积的优点:2.2、卷积运算2.3、填充2.4、步幅2.5、三维卷积运算2.6、结合方块思考2.7、批处理3、
池化
层3.1、计算方式
梦灯
·
2024-01-13 13:06
python
人工智能
深度学习入门之6--卷积神经网络2(代码实现)
目录1、卷积层和
池化
层实现1.1、4维数组1.2、基于im2col的展开1.3、卷积层的实现1.4、
池化
层的是实现2、CNN实现2.1、目录结构如下:2.2、结果如下:2.3、代码实现:2.3.1simple_convnet.py2.3.2train_convnet3
梦灯
·
2024-01-13 13:06
python
人工智能
深度探析卷积神经网络(CNN)在图像视觉与自然语言处理领域的应用与优势
目录前言1CNN网络结构与工作原理1.1输入层1.2卷积层1.3最大
池化
层1.4全连接层2应用领域2.1图像视觉领域中CNN的应用2.2NLP领域中CNN的应用3CNN的限制与未来展望3.1CNN的挑战
cooldream2009
·
2024-01-13 10:24
AI技术
大模型基础
NLP知识
cnn
自然语言处理
人工智能
学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络
目录1.卷积1.1一维卷积1.2卷积的作用1.3卷积扩展1.4二维卷积1.5互相关2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层(
池化
层)2.4卷积网络结构3.其它卷积种类3.1空洞卷积
qssssss79
·
2024-01-13 10:20
深度学习
神经网络
深度学习
学习
pytorch学习笔记(七 )
池化
类似压缩最大
池化
-上采样例如给一个3的话就会生成一个3×3的窗口(生成相同的高和宽),给一个tuple就会给出一个相同的
池化
核。
満湫
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2024-01-12 23:13
pytorch
学习
笔记
mean-pooling(平均
池化
),max-pooling(最大
池化
)、Stochastic-pooling(随机
池化
)和global average pooling(全局平均
池化
)的区别简介
在神经网络中,我们经常会看到
池化
层,常用的
池化
操作有四种:mean-pooling(平均
池化
),max-pooling(最大
池化
)、Stochastic-pooling(随机
池化
)和globalaveragepooling
天竺街潜水的八角
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2024-01-12 20:33
深度学习基本知识
数学建模
python
开发语言
NVMe-oF 1.1规范:多路径、非对称命名空间和NVMe/TCP
提到NVMeoverFabric,我就会想到它的几种应用场景:1、存储阵列到主机的网络连接(替代FC、iSCSI等);2、服务器、本地NVMe存储解耦(跨机箱/JBOF),SSD存储资源
池化
共享;3、分布式存储
大隐隐于野
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2024-01-12 18:07
#
介质专栏
nvmeof
YOLOv5改进(一)改进的核心内容
YOLOv5s.yaml文件二、通道配置yolo.py三、实战演示1.创建自己的模块2.通道推导以及模块参数配置四、报错推理总结前言要想改进YOLOv5,无非都是些缝合,一般就是加注意力,换模块,包括换主干,换
池化
LaternZ
·
2024-01-12 13:48
YOLOV5改进
深度学习
人工智能
机器学习
YOLOv8/v7/v5全网首发原创独家创新,内涵CBAM注意力改进、ECA改进,SPPF改进等
全网首发独家原创1.SPPF创新结构重新设计全局平均
池化
层和全局最大
池化
层,增强全局视角信息和不同尺度大小的特征分析SPPF的问题点,只关注边缘信息而忽略背景信息如何改进:我们在SPPF模块的基础上,利用全局平均
池化
层和全局最大
池化
层
AI小怪兽
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2024-01-12 10:29
Yolov8成长师
YOLO
人工智能
目标检测
深度学习
算法
李沐之经典卷积神经网络
再经过2*2的
池化
层,把28*28变成14*14(28-2+2)/2=14,这里的步幅和窗口的大小一样。再经过5*5的卷积层,输出就变成10*10的(14-5+1=10)。通道数增加了从6变到16。
sendmeasong_ying
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2024-01-12 09:24
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
卷积神经网络CNN-猫狗预测
卷积:轮廓特征
池化
:保留核心信息,实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator
y_7539
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2024-01-12 08:45
PyTorch 各种
池化
层函数全览与用法演示
目录torch.nn.functional子模块Pooling层详解avg_pool1d用法与用途参数注意事项示例代码avg_pool2d用法与用途参数注意事项示例代码avg_pool3d用法与用途参数注意事项示例代码max_pool1d用法与用途参数注意事项示例代码max_pool2d用法与用途参数注意事项示例代码max_pool3d用法与用途参数注意事项示例代码max_unpool1d用法与用
E寻数据
·
2024-01-12 08:24
pytorch
python
深度学习
深度学习
人工智能
python
pytorch
Java 线程池详解
池化
技术是一种复用资源,减少开销的技术。
霍胖子
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2024-01-11 22:25
2022 年全国职业院校技能大赛高职组云计算赛项试卷
【赛程名称】云计算赛项第一场-私有云某企业拟使用OpenStack搭建一个企业云平台,以实现资源
池化
弹性管理、企业应用集中管理、统一安全认证和授权等管理。系统架构如图1所示,IP地址规划如表1所示。
忘川_ydy
·
2024-01-11 19:25
云计算
云计算
openstack
kubernetes
ansible
docker
华为云
python
详解 ThreadPoolExecutor 的参数含义及源码执行流程?
Java学习+面试指南:https://javaxiaobear.cn线程池是为了避免线程频繁的创建和销毁带来的性能消耗,而建立的一种
池化
技术,它是把已创建的线程放入“池”中,当有任务来临时就可以重用已有的线程
小熊学Java
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2024-01-11 13:42
源码剖析
开发语言
java
线程池
线程
AlexNet论文精读
使用了大的深的卷积神经网络进行图像分类;采用了两块GPU进行分布式训练;采用了Relu进行训练加速;采用局部归一化提高模型泛化能力;重叠
池化
,充分利用信息,提高精度;dropout减少神经元之间的依赖性
warren@伟_
·
2024-01-11 02:02
经典论文笔记
人工智能
深度学习
大创项目推荐 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
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2024-01-10 18:10
python
CNN和RNN的区别是什么?
CNN通常还包括
池化
层(用于降低特征维度和增加网络深度)和全连接层。RNN:RNN专门用
CA&AI-drugdesign
·
2024-01-10 11:08
GPT4
cnn
rnn
人工智能
卷积神经网络全过程
卷积神经网络一般包含:卷积神经网络一般包含:卷积层单层卷积网络
池化
层全连接层卷积层计算机视觉中为什么要使用卷积操作:假设我们输入的图像大小为64*64的RGB小图片,数据量就是64*64*3,计算得到数据量大小为
meteor,across T sky
·
2024-01-10 04:31
卷积神经网络
神经网络
卷积神经网络
图像分类保姆级教程-深度学习入门教程(附代码)
CNN具有多层卷积和
池化
层,能够自动发现图像中的特征。通过训练大量带有标签的图像数据,CNN能够学习到不同类别的特征表示,并将输入的图像映射到相应的类别。
从懒虫到爬虫
·
2024-01-09 16:39
分类
深度学习
数据挖掘
五、卷积神经网络
图像卷积1.1不变性1.2互相关运算1.3卷积层1.4互相关和卷积1.5特征映射和感受野二、填充和步幅2.1填充2.2步幅三、多输入多输出通道3.1多输入通道3.2多输出通道3.31×1卷积层四、汇聚层/
池化
层
穆_清
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2024-01-09 12:29
深度学习
cnn
人工智能
神经网络
【深入浅出Pytorch-task3】上采样与下采样、神经网络中类的继承,调用父类初始化方法、对网络中间层进行修改
下采样连接和上采样连接也可以叫做
池化
层以及上采样层1.1下采样(downsampling)在深度学习中,下采样连接也叫下采样层,在视觉领域也称为
池化
层目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息,一定程度上避免过拟合
数据框
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2024-01-09 09:33
神经网络
pytorch
计算机视觉
还好我接住了面试官对线程池的夺命连环问
线程池基于一种“
池化
”思想,不仅可以提供复用线程的能力,也能提供约束线程并行执行的数量、定时或延时执行等高级功能。
SunAlwaysOnline
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2024-01-09 03:44
JAVA
#
多线程
面试经历
线程池
java
并发
感受野的简单理解
感受野是一个神经元对原始图像的连接通常说:第几层对输入数据(即原始图像)的感受野这是我见过最通俗的语言叙述了,下面通过图片来理解1、第一次卷积运算原始图像的大小为10x10,5个网络层,4个是卷积层,卷积核的大小为33,最后一个是
池化
层
青吟乐
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2024-01-09 01:25
一句话总结卷积神经网络
卷积神经网络在本质上也是一个多层复合函数,但和普通神经网络不同的是它的某些权重参数是共享的,另外一个特点是它使用了
池化
层。训练时依然采用了反向传播算法,求解的问题不是凸优化问题。
城市中迷途小书童
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2024-01-09 00:48
接口性能优化思路
根据自己的场景合理使用缓存3:
池化
思想日常开发中,我们使用
大伟攀高峰
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2024-01-08 09:21
性能优化
性能优化
PyTorch|构建自己的卷积神经网络--
池化
操作
在卷积神经网络中,一般在卷积层后,我们往往进行
池化
操作。实现
池化
操作很简单,pytorch中早已有相应的实现。nn.MaxPool2d(kernel_size=,stride=)这种
池化
叫做最大
池化
。
霜溪
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2024-01-08 06:10
pytorch
pytorch
cnn
深度学习
61、python - 手写卷积、bn、
池化
、全连接、激活、ResBlock
这篇算是一个总结,之前的原理部分在介绍各个算法时候,已经加入了每个算法的代码编写介绍。给出的示例是用python语法来实现的,也是实现的最基础的版本,这也是我们手写算法的初衷:不调用其他的三方库,从最基础的手写算法开始,一步步完成算法实现和性能优化,这样可以更加深刻的理解算法。当然这样第一步写出来的算法性能很差,但这不是重点,后续我们会在此基础上逐步优化性能优化。下面整理一下之前手写的算法连接,大
董董灿是个攻城狮
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2024-01-08 06:33
CV视觉算法入门与调优
python
开发语言
2023年金砖部分试题与答案(自用)
云平台可实现IT资源
池化
、弹性分配、集中管理、性能优化以及统一安全认证等。
A旭旭
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2024-01-08 03:38
云计算
openstack
docker
linux
接Socket网络编程-
池化
的思路
整个客户端到服务器的线程池使用概念模型,大体可以分为四部分,创建链接-任务分配-线程处理且归还子线程-进入下一个任务周期。(可以从这几个方面去看,毕竟整体问题是在服务器和客户端之间发生的事件而且服务器大部分都是一直在运行的,线程的销毁还是需要再具体情况具体分析,这次先写前三条的一些内容,其他的还在查看资料学习。)1、建立链接接收任务(主线程进行)2、资源分配(线程的资源分配,回收)3、使用完将线程
en595
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2024-01-07 20:41
c++
网络
深度学习
PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1:(MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试)深度学习基本理论2:(梯度下降/卷积/
池化
机器学习杨卓越
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2024-01-07 19:14
深度学习
人工智能
1.台湾大学李宏毅老师课程一览
=search&seid=4475061887462737619深度学习的三部曲课程大纲基础结构全连接层(FullyConnectedLayer)循环结构(RecurrentStructure)卷积/
池化
层
SpareNoEfforts
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2024-01-07 09:10
FCN学习-----第一课
语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点:神经网络:前向传播和反向传播卷积神经网络:CNN,卷积,
池化
,上采样分类网络:VGG
湘溶溶
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2024-01-07 07:56
分割
深度学习
学习
深度学习
人工智能
python
CNN的异同:深入探究卷积神经网络的特点与联系
CNN与传统神经网络的区别:层结构:CNN中引入了卷积层(ConvolutionalLayer)和
池化
层(PoolingLayer),这两种层对于图像处理非常重要。而传统神经网络通常只包含
数据科学探险导航
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2024-01-07 05:37
cnn
人工智能
神经网络
机器学习-深度学习
竞赛保研 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
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
iuerfee
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2024-01-06 20:30
python
一图读懂-神经网络14种
池化
Pooling原理和可视化(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风控模型
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2024-01-06 14:06
论文毕设
python机器学习生物信息学
神经网络
深度学习
cnn
Vgg和AlexNet学习笔记
此外,第一,第二和第五个卷积层之后都跟了有重叠的大小为3×3,步距为2×2的
池化
操作论文模型多CPU一半节点存入一个Gpu,同时有一个方法用于两个GPUs交流。加快了AlexNet的训练
juicybone
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2024-01-06 12:33
神经网络-最大
池化
Maxpool
参数https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html#torch.nn.MaxPool2d最大
池化
importtorchfromtorchimportnninput
Cupid_BB
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2024-01-06 06:32
神经网络
pytorch
深度学习
卷积神经网络
TransmittableThreadLocal详解
TtlRunnable.get()Transmitter类TtlRunnable.run()replay()介绍TransmittableThreadLocal(TTL)是阿里开源的用于解决,在使用线程池等会
池化
复用线程的执行组件情况下
唐芬奇
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2024-01-06 05:22
java
java
从简单代码入手,分析线程池原理
一、线程池简介1、
池化
思想在项目工程中,基于
池化
思想的技术应用很多,例如基于线程池的任务并发执行,中间件服务的连接池配置,通过对共享资源的管理,降低资源的占用消耗,提升效率和服务性能。
知了一笑
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2024-01-06 03:34
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