Convolution 第21页

keras下Convolution1D与Convolution2D的区别

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportFlattenfromkeras.layers.convolutionalimportConvolution2D,Convolution1D

word_mhg·2020-06-29 20:29

强化学习 CNN几个重要的基本概念与DQN

CNN基本知识Convolution：卷积卷积核大小（filtersize）为m*m卷积核（convolutionkernel/convolutionfilter）一次移动一个卷积步长（convolutionstride

Hikers、Wan·2020-06-29 16:33

深度学习笔记---简单卷积神经网络的整体结构

#1.从普通神经网络到CNN#基于全连接层（Affine层）的5层神经网络结构图的例子#基于CNN的5层神经网络结构图的例子从上图可见，CNN（卷积神经网络）中的计算层新增了卷积层（Convolution

武松111·2020-06-29 14:29

解决Keras中CNN输入维度报错问题

然而，在运行程序时，一直报错：ValueError:Negativedimensionsizecausedbysubtracting5from1for‘conv2d_1/convolution'(op:

·2020-06-29 13:32

使用keras实现的卷积神经网络训练和预测自己的数据

fromkerasimportoptimizersfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Convolution1D,Activation

狼图腾1023·2020-06-29 12:57

在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例

Input(shape=(40,80))reshape=Reshape((1,40,80))(inp)#pre=ZeroPadding2D(padding=(1,1))(reshape)#1conv1=Convolution2D

·2020-06-29 11:20

GAN网络学习之DCGAN（二）

答：有以下几点：（1）池化层pooling被卷积层convolution代替，网络结构中没有池化层。

THU-弘毅·2020-06-29 08:40

深度可分离卷积 Depthwise Seperable Convolution

0.前言在原始图像卷积网络的基础上，经过不断的改进和优化，出现了如分组卷积（Groupconvolution）、空洞卷积（Dilated/AtrousConvolutionconvolution），深度可分离卷积（DepthwiseSeperableConvolution）等各式各样的卷积改进形式。Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来被称作深度可分离卷积,是首先由

Chris_34·2020-06-29 07:34

信号与系统时域分析（5）——卷积

卷积(convolution)方法的原理就是将信号分解为冲激信号之和，借助系统的冲激响应，从而求解系统对任意激励信号的零状态响应。

BlueDrac·2020-06-29 05:30

卷积时Convolution1D和Convolution2D的不同

Convolution1D的示例代码#applyaconvolution1doflength3toasequencewith10timesteps,#with64outputfiltersmodel=Sequential

GuitarRed·2020-06-28 23:35

Graph Convolution Network图卷积网络（二）数据加载与网络结构定义

背景:弄懂GraphConvolutionNetwork的pytorch代码如何加载数据并且如何定义网络结构的。代码地址：https://github.com/tkipf/pygcn论文地址：https://arxiv.org/abs/1609.02907Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks，ICLR2017目录一、

祥瑞Coding·2020-06-28 19:38

Graph Convolution Network图卷积网络（一）训练运行与代码概览

背景：看懂并运行GraphConvolutionNetwork的pytorch代码。代码地址：https://github.com/tkipf/pygcn论文地址：https://arxiv.org/abs/1609.02907Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks，ICLR2017目录一、运行1.1搭建环境1.2运行

祥瑞Coding·2020-06-28 19:38

CNN在中文文本分类的应用

论文Convolution

weixin_30892037·2020-06-28 02:21

译：Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning-用于点集特征学习的局部谱图卷积...

标题：LocalSpectralGraphConvolutionforPointSetFeatureLearning作者：ChuWang,BabakSamari,KaleemSiddiqi译者：ElliottZheng来源：ECCV2018Abstract点云的特征学习已经显示出巨大的希望，引入了有效且可推广的深度学习框架，例如pointnet++。然而，到目前为止，点特征已经以独立和孤立的方式被

weixin_30667301·2020-06-27 23:52

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (三)

本文属于图神经网络的系列文章，文章目录如下：从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(一)从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(二)从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(三)恭喜你看到了本系列的第三篇！前面两篇博客分别介绍了基于循环的图神经网络和基于卷积的图神经网络

weixin_30493401·2020-06-27 20:50

深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks

今天具体介绍一个GoogleDeepMind在15年提出的SpatialTransformerNetworks，相当于在传统的一层Convolution中间，装了一个“插件”，可以使得传统的卷积带有了[

weixin_30483495·2020-06-27 20:08

卷积、卷积矩阵（Convolution matrix）与核（Kernel）

在图像处理领域，Kernel=convolutionmatrix=mask，它们一般都为一个较小的矩阵；用于：Sharpen，Blur，Edgeenhance，Edgedetect，Emboss（使凸出；在……上作浮雕图案；装饰）1.卷积操作与卷积矩阵的等价性（1）创建一维信号N=100;s=zeros(N,1);k=[20,45,70];a=[2,-1,1];s(k)=a;（2）创建卷积核L=4

weixin_30379973·2020-06-27 18:36

CNN步长卷积计算公式和strided convolution

上图展示的是CNN卷积神经网络中卷积的过程，定义输入矩阵为I(n×n)，卷积核为F(f×f)，输出矩阵为O:则卷积的过程为：Conv(I,W)=O对于卷积，由浅入深三种形式，Convolutionoperationwithoutpadding:filter,单格平移，新图片缩小Convolutionoperationwithpadding：padding补齐外围pixel，新图片大小保持不变Str

夏花La·2020-06-27 11:26

MyDLNote-Inpainting:[2019 ICCV] Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution

Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolution本文作者在2018年CVPR上发表了一篇GenerativeImageInpaintingwithContextualAttention；读者可以结合这两篇一起读一下，可以帮助大家理解作者在一年里，面对这个问题时的思路历程。其中，本文的网络结构和是完全相同的，只是在基本卷积和GAN训练中引入了新的变化。[pap

Phoenixtree_Zhao·2020-06-27 09:30

[译]Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

Abstract在本文中，我们重温一下AtrousConvolution的妙用，AtrousConvolution能在调整滤波器的感受野的的同时，解决DCNNs造成的分辨率降低的问题。同时，为了解决图像语义分割的多尺度问题，设计了很多模型，包括并行或者串行的使用不同的rate的AtrousConvolution。更进一步的提出了ASPP。接下来会详细的说明实现的具体的细节和训练过程，我们的Deep

Zliang_hhh·2020-06-27 09:38

一文搞定卷积神经网络——从原理到应用

文章目录1.前言2.全连接BP神经网络的缺点3.卷积神经网络基本单元3.1卷积（Convolution）3.2填充（Padding）和步长（Stride）3.3完整的卷积过程3.4池化（Pooling)

痴澳超·2020-06-27 08:40

Convolution Networks 和Deconvolution Networks

一.卷积的概念卷积是分析数学中的一种重要运算，英文convolution。需要注意的是，以下我们考虑都是离散情况下的卷积操作。

张骞晖2·2020-06-27 06:19

计算机视觉中的各种卷积(Convolution in Computer Vision)

JohnCSWorld·2020-06-27 02:45

deformable convolution

CNN由于固定的几何结构，导致其对几何形变的建模受到限制。为了加强CNN对形变的建模能力，文献”deformableconvolutionnetwork的”提出了deformableconvolution和deformableRoIpooling两种网络结构单元。deformableconvolution和deformableRoIpooling都是基于通过学习一个额外的偏移（offset），使卷

imperfect00·2020-06-27 02:24

convolution backbone network——EfficientNet解读

文章目录EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks复合模型缩放基准网络参数搜索结果总结EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks单位：谷歌摘要：卷积神经网络（ConvNets）通常是在固定资源预算下开发的，如果有更多可用资源

农夫山泉2号·2020-06-27 01:01

CNN中难点分析--对卷积层（Convolution）与池化层（Pooling）的理解

传统机器学习通过特征工程提取特征，作为Input参数进行输入，从而拟合一个相对合适的w参数，而CNN利用卷积层感知局部特征，然后更高层次对局部进行综合操作，从而得到全局信息，池化层层提取主要特征，从而自动提取特征。1、池化层的理解pooling池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。另外一点值得注意：pooling也可以提供一些旋转不变性。池化层可对提取到的

无崖子0·2020-06-26 20:17

关于感受野以空洞卷积（dalid convolution）

目前正在参考大家的各种博客，所以把各种认为优秀的链接先粘贴在此，后续再进行总结：1、感受野的介绍1.1、https://medium.com/mlreview/a-guide-to-receptive-field-arithmetic-for-convolutional-neural-networks-e0f5140688072、MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDIL

全麦吐司chengym·2020-06-26 18:46

吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

卷积层CNN中卷积层的作用：CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。

qinjianhuang·2020-06-26 11:46

【TensorFlow学习笔记（三）】常用函数：卷积

卷积函数tf.nn.convolution用于计算N维卷积的和tf.nn.convolution(input,filter,padding,strides=None,dilation_rate=None

roguesir·2020-06-26 06:55

lasagne 1D和2D卷积

github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/lasagne/layers/conv.py#L386-L517，其中classConv1DLayer(BaseConvLayer):中convolution

renmr_12345·2020-06-26 05:53

论文笔记：2019[IJCAI]Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

前言此篇博客转载至https://zhuanlan.zhihu.com/p/114452245Motivation本文利用了高阶结构信息(多层GNN)来提升聚类的效果.尽管这两篇非常相似,它们也是有一些差异的:(1)本文所提出的AGC是从图信号处理谱图理论的角度来理解GNN并增强了聚类效果(2)本文所涉及的AGC可以自适应的选择高阶信息的阶数Model谱域的图卷积自适应k选择现在还剩一个问题需要解

饮冰l·2020-06-26 02:17

图卷积网络（Semi-Supervised论文思路整理）

在开始之前，多说几句，关于graph和deeplearning结合的工作，想必大家都能猜到名字该怎么取，无非是这几个关键词的组合：Graph，Neural，Network，Convolution…所以，

LADADIDADI·2020-06-25 23:11

Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

需要注意的几点：检查环境配置问题，tensorflow,cuda,cudnn版本要按照官网的要求所对应官网版本对应要求。查看CUDA版本cat/usr/local/cuda/version.tst查看cuDNN版本cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2cuDNN安装：（官网下载安装包，需要注册）cpcudnn-10.0-linux

嗯哼哈嘿·2020-06-25 16:30

Keras中CNN联合LSTM进行分类

Input(shape=(40,80))reshape=Reshape((1,40,80))(inp)#pre=ZeroPadding2D(padding=(1,1))(reshape)#1conv1=Convolution2D

FQ_G·2020-06-25 06:35

深度可分离卷积Depthwise Separable Convolution

参考：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79199306深度可分离卷积在MobileNet和Xception中出现过，这里只是理解卷积过程，不涉及MobileNet和Xception。通俗来说，深度可分离卷积就是：把标准卷积分解成深度卷积(depthwiseconvolution)和逐点卷积(pointwiseconvolution)

别说话写代码·2020-06-25 01:20

卷积神经网络（CNN）介绍

CNN的整体架构在Convolution中有很多Filter，每一个Filter都是一个矩阵，矩阵的大小是自己设计出来的，数组里面的数值都是学出来的。

Vinsmoke -Hou·2020-06-24 18:04

论文阅读理解 - (Deeplab-V3)Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

Deeplab-V3RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation[Paper][Code-TensorFlow]摘要DeeplabV1&V2-带孔卷积(atrousconvolution),能够明确地调整filters的接受野(field-of-view)，并决定DNN计算得到特征的分辨率；DeeplabV3-多尺度(multipl

AIHGF·2020-06-24 18:37

Python和PyTorch对比实现卷积convolution函数及反向传播

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现convolution函数及其反向传播.相关原理和详细解释,请参考文章:卷积convolution函数详解及反向传播中的梯度求导系列文章索引:https

BrightLampCsdn·2020-06-24 18:21

简单并全面地了解目标检测之fast RCNN(ROI Pooling、ROI Align和Precise ROI Pooling)

[2015Ross]ROI：regionofinterest(类似regionproposal)B0.RegionProposal:和RCNN一样2k每张图ROI，为每个ROI记录下坐标B1&2.卷积Convolution

yubajin·2020-06-24 11:19

深度可分离卷积操作的理解（depthwise separable convolution）

深度可分离卷积操作的理解：（转载于博客园）地址：https://www.cnblogs.com/adong7639/p/7918527.htmlMobileNet模型的核心就是将原本标准的卷积操作因式分解成一个depthwiseconvolution和一个1*1的pointwiseconvolution操作。简单讲就是将原来一个卷积层分成两个卷积层，其中前面一个卷积层的每个filter都只跟inp

大笨熊。。。·2020-06-24 09:15

为什么depthwise convolution 比 convolution更加耗时？

参考自：https://www.zhihu.com/question/265434464/answer/306493409首先，caffe原先的gpu实现groupconvolution很糟糕，用for循环每次算一个卷积，速度极慢。第二，cudnn7.0及之后直接支持groupconvolution，但本人实测，速度比github上几个直接写cudakernel计算的dwconvolution速度

文尹习习·2020-06-24 06:57

CV/ML/DL关键词汇中英文对照

前向输送Feedforward反向传播Backpropagation部分联通网络LocallyConnectedNetworks连接区域ContiguousGroups视觉皮层VisualCortex卷积Convolution

_苏_·2020-06-24 02:40

【论文笔记】Pyramidal Convolution: Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

地址：https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdfgithub：https://github.com/iduta/pyconv目前的卷积神经网络普遍使用3×3的卷积神经网络，通过堆叠3×3的卷积核和下采样层，会在减少图像的大小的同时增加感受野，使用小尺度的卷积核存在两个问题：实际感受野的大小比理论上的感受野大小要小得多。在没有获得足够的上下文信息之前就对输入图像进行下采

西西嘛呦·2020-06-23 21:00

Unknown: Failed to get convolution algorithm.

一般可能是因为cudnn的版本没有安装对，先用下边命令来检测一下，看一下你cudnn的版本对应的对不对？cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2#此命令适用于Ubuntu系统，如果是Windows，那么百度搜一下怎么检查cudnn版本你的显存暴炸了，也就是GPU没有分配好，在你使用的代码中添加下边的代码就好了。gpus=tf.con

hello689·2020-06-23 21:54

卷积神经网络概述

目录人类视觉原理1整体描述2基本理论2.1卷积（convolution）2.2步长（stride）2.3填充（padding）Valid卷积Same卷积Full卷积2.4三维卷积2.51x1卷积2.6偏置

且听风吟0618·2020-06-23 20:30

Deep Learning with Python 系列笔记（四）：卷积处理可视化

可视化中间激活层，包括在一个网络中显示由不同convolution和pooling层输出的特征映射，给定一个特定的输入(一个层的输出通常称为它的“activation”，即激活函数的输出)。

hanzy88·2020-06-23 12:42

【论文解读 EMNLP 2019 | MOGANED】ED with Multi-Order Graph Convolution and Aggregated Attention

论文题目：EventDetectionwithMulti-OrderGraphConvolutionandAggregatedAttention论文来源：EMNLP2019论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/D19-1582/代码链接（非官方）：https://github.com/wzq016/MOGANED-Implementation关键词：事件检测，

byn12345·2020-06-22 19:46

基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明

首先，二者调用的最后的代码都是后端代码（以TensorFlow为例，在tensorflow_backend.py里面可以找到）：x=tf.nn.convolution(input=x,filter=kernel

·2020-06-22 19:54

论文阅读及代码运行--Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution

1、前言从传统的图像修复方法，如经典算法PatchMach，到基于CNN的图像修复方法，修复的结果越来越更加真实和合理，如GL。但是图像修复本身就是一个高度病态的问题，有太多的主观性。之前修复的方法，更多的是解决规则的中心缺失图像修复，而针对不规则图像的缺失解决办法较少，即使是CA模型也是规则缺失图像的修复。于是NVIDIA首次提出了使用部分卷积PartialConv来修复不规则孔缺失的图像，其修

十二__十一·2020-06-22 16:50

《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记（三）

图像识别的经典课题计算机视觉图像识别课题卷积神经网络原理前深度学习时代卷积操作Convolution池化PoolingReLURectifiedLinearUnits多层卷积Dropout经典模型介绍及

UCAS-WQ·2020-06-22 15:42

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