convolution 第29页

theano中对图像进行convolution 运算

(1)定义计算过程中需要的symbolicexpression1""" 2定义相关的symbolicexperssion 3""" 4#convolutionlayer的输入，根据theano，它应该是一个4dtensor 5input=T.tensor4(name='input') 6#共享权值W，它的shape为2,3,9,9 7w_shp=(2,3,9,9);w_bound=nu

纸鸢spring·2016-02-07 01:00

caffe 卷积层的运算

贾清扬寻找快速算法之路：https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memo卷积运算图文并茂：http://www.zhihu.com

一动不动的葱头·2016-01-31 08:00

caffe学习（1）

/models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxtlayer{name:"conv1"type:"Convolution"bottom:"data"top

K3832127·2016-01-30 17:00

CNN中各层图像大小的计算

keras中的convolution和poolingkeras我们以0.2的版本来介绍，0.1对的版本有不一样的地方。

GavinZhou_xd·2016-01-29 21:19

CNN中各层图像大小的计算

keras中的convolution和poolingkeras我们以0.2的版本来介绍，0.1对的版本有不一样的地方。

Gavin__Zhou·2016-01-29 21:00

深度学习与自然语言处理之四：卷积神经网络模型（CNN）

.*/ author: 张俊林大纲如下：1.CNN基础模型2.单CNN模型的改进 2.1对输入层的改进 2.2Convolution

malefactor·2016-01-14 18:00

怎么在Caffe中配置每一个层的结构

1.VisionLayers1.1卷积层(Convolution)类型：CONVOLUTION例子layers{ name:"conv1" type:CONVOLUTION bottom:"data"

qq_18343569·2016-01-07 15:00

Caffe傻瓜系列(2):视觉层（Vision Layers)及参数

本文只讲解视觉层（VisionLayers)的参数，视觉层包括Convolution,Pooling, LocalResponseNormalization(LRN),im2col等层。

langb2014·2016-01-04 16:00

Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数

所有的层都具有的参数，如name,type,bottom,top和transform_param请参看我的前一篇文章：Caffe学习系列(2)：数据层及参数本文只讲解视觉层（VisionLayers)的参数，视觉层包括Convolution

qq_26898461·2016-01-01 17:00

Caffe学习系列(2)：数据层及参数

层有很多种类型，比如Data,Convolution,Pooling等，层之间的数据流动是以Blobs的方式进行。今天我们就

qq_26898461·2016-01-01 17:00

UFLDL教程答案(8):Exercise:Convolution and Pooling

wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B练习地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Convolution_and_Pooling

u012816943·2015-12-27 11:00

怎么在Caffe中配置每一个层的结构

1.VisionLayers1.1卷积层(Convolution)类型：CONVOLU

beihangzxm123·2015-11-19 10:42

卷积公式

卷积公式卷积概念卷积(Convolution)是通过两个函数f(t)和g(t)生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f(t)与g(t)经过翻转和平移的重叠部分的面积。

litreily·2015-11-17 11:33

卷积公式

卷积公式卷积概念卷积(Convolution)是通过两个函数f(t)和g(t)生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f(t)与g(t)经过翻转和平移的重叠部分的面积。

litreily·2015-11-17 11:33

Kaggle—Digit Recognizer竞赛

28000样例，原始MNIST是 train 60000 test 10000 我分别用 Logistic Regression/ 784-200-200-10的Sparse AutoEncoder/Convolution

·2015-11-13 13:42

LibLinear（SVM包）使用说明之（三）实践

blog.csdn.net/zouxy09 我们在UFLDL的教程中，Exercise: Convolution

·2015-11-13 13:38

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

========================================================================================== 最近一直在看Deep Learning，各类博客、论文看得不少但是说实话，这样做有些疏于实现，一来呢自己的电脑也不是很好，二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL

·2015-11-12 22:11

国庆七天乐 Day6

先占个地方去睡觉，明天补全 A：Convolution Codes 这道题题目很长，放上来了卷积公式，当时认为不会就没看，结果到后面发现不得不看了。

·2015-11-12 19:32

Deep Learning 学习随记（八）CNN（Convolutional neural network）理解

趁着看完那章convolution and pooling，自己又去翻了翻CNN的相关东西。

·2015-11-12 11:41

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，若采用全连接方式，需要96*96个输入单元，然后如果要训练100个特征，只这一层就需要96*96*100个参数（W,b），训练时间将是前

·2015-11-12 11:40

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

========================================================================================== 最近一直在看Deep Learning，各类博客、论文看得不少但是说实话，这样做有些疏于实现，一来呢自己的电脑也不是很好，二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL

·2015-11-11 18:48

3.2 卷积

一维卷积 Convolution 卷积也是很常用的一种计算模式。卷积计算方法如下：对输出数据中的每一个元素，它的值是输入数据中相同位置上的元素与该元素周边元素的值的加权和。

·2015-11-11 18:21

Unity3D ShaderLab 漫反射卷积光照模型

Unity3D ShaderLab 漫反射卷积光照模型漫反射卷积【Diffuse convolution】是一个模糊立方体的过程，它保留了立方图的整体光照强度，只模糊了细节。

·2015-11-11 00:34

概率论与数理统计常用英文词汇对照

frequency 频率 difference 差 additivity 可加性 complementation 对立 contain 包含 equivalent 等价 mean 均值 convolution

·2015-11-09 13:42

学习笔记-CIFAR10模型理解简述

学习笔记-CIFAR10模型理解简述整个结构中包含三个convolution layer、三个pooling layer和两个fully connected layer。

·2015-11-07 10:26

【DeepLearning】Exercise:Convolution and Pooling

Exercise:Convolution and Pooling 习题链接：Exercise:Convolution and Pooling cnnExercise.m %% CS294A

·2015-11-02 18:17

Deep learning：二十二(linear decoder练习)

　　前言：　　本节是练习Linear decoder的应用，关于Linear decoder的相关知识介绍请参考：Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution

·2015-11-01 10:27

Deep learning：二十三(Convolution和Pooling练习)

　　前言：　　本次实验是练习convolution和pooling的使用，更深一层的理解怎样对大的图片采用convolution得到每个特征的输出结果，然后采用pooling方法对这些结果进行计算

·2015-11-01 10:26

Deep learning：二十一(随机初始化在无监督特征学习中的作用)

Ng团队在上篇博客文章Deep learning：二十(无监督特征学习中关于单层网络的分析)中给出的结论是：网络中隐含节点的个数，convolution尺寸和移动步伐等参数比网络的层次比网络参数的学习算法本身还要重要

·2015-11-01 10:25

Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution和Pooling)

　　本文主要是学习下Linear Decoder已经在大图片中经常采用的技术convolution和pooling，分别参考网页http://deeplearning.stanford.edu

·2015-11-01 10:22

【ufldl tutorial】Convolution and Pooling

; 接下来startercode里面将filter旋转90度并且取出image： % Flip the feature matrix because of the definition of convolution

·2015-11-01 10:04

自定义过滤器

code sample sets up a horizontal line detection filter and applies it on a raster //to create a convolution

·2015-10-31 11:16

Understanding Convolutions

Understanding-Convolutions/ Posted on July 13, 2014 neural networks, convolutional neural networks, convolution

·2015-10-31 09:54

Deep learning：三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑)

　　前言：　　最近一直在思考，如果我使用SCSAE（即stacked convolution sparse autoendoer）算法来训练一个的deep model的话，其网络的第二层开始后续所有网络层的训练数据从哪里来呢

·2015-10-31 08:47

【Deep Learning】两层CNN的MATLAB实现

这里层的概念是指convolution+pooling，有些地方会把co

·2015-10-31 08:38

【面向代码】学习 Deep Learning Convolution Neural Network(CNN)

转载自：【面向代码】学习DeepLearning（三）ConvolutionNeuralNetwork(CNN)-DarkScope从这里开始-博客频道-CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/9495505最近一直在看DeepLearning，各类博客、论文看得不少但是说实话，这样做有些疏于实现，一来呢自己的电脑也不是很好，

beihangzxm123·2015-10-14 15:38

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

=========================================================================================最近一直在看DeepLearning，各类博客、论文看得不少但是说实话，这样做有些疏于实现，一来呢自己的电脑也不是很好，二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox只是跟着AndrewNg的UFLDLtutorial 写

mydear_11000·2015-08-21 21:00

caffe layer

1.VisionLayers1.1卷积层(Convolution)类型：CONVOLUTION例子layers{name:"conv1"type:CONVOLUTIONbottom:"data"top:

u014114990·2015-08-12 16:00

卷积与平滑滤波器的图像处理应用

卷积与平滑滤波器的图像处理应用卷积的介绍卷积（convolution）是泛函分析里的一个概念，不过泛函分析一般都是数学系才学的，计算机系的学生大多在概率统计课本里了解到。

Shihira·2015-08-12 00:00

Deep Learning——CNN（Convolution Neural Network）

今天学习了http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663关于深度学习卷积神经网络部分，以下为在其基础上个人总结和感悟：一、深度学习之CNN深度学习所包含的方法很多，如BP（backpropagation）、前向传播（FeedforewarPropagation）、CNN（ConvolutionNeuralNetwork）等。现在我们

cfyzcc·2015-08-11 18:00

CUDNN v3特性

具体参考文档CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_FFT，CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_A

kkk584520·2015-08-06 09:00

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)

SparkMLlibDeepLearningConvolutionNeuralNetwork(深度学习-卷积神经网络)（1）http://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/47007765（2）http://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/47007831（3）http://blog.csdn.net/sunbo

yizheyouye·2015-07-23 10:00

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.3

3、SparkMLlibDeepLearningConvolutionNeuralNetwork(深度学习-卷积神经网络)3.3http://blog.csdn.net/sunbow0第三章ConvolutionNeuralNetwork(卷积神经网络)3实例3.1测试数据按照上例数据，或者新建图片识别数据。3.2CNN实例 //2测试数据 Logger.getRootLogger.set

sunbow0·2015-07-22 20:00

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.2

3、SparkMLlibDeepLearningConvolutionNeuralNetwork(深度学习-卷积神经网络)3.2http://blog.csdn.net/sunbow0第三章ConvolutionNeuralNetwork(卷积神经网络)2基础及源码解析2.1ConvolutionNeuralNetwork卷积神经网络基础知识1）基础知识：自行google,百度，基础方面的非常多，

sunbow0·2015-07-22 20:00

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1

3、SparkMLlibDeepLearningConvolutionNeuralNetwork(深度学习-卷积神经网络)3.1http://blog.csdn.net/sunbow0SparkMLlibDeepLearning工具箱，是根据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的算法，在SparkMLlib中的实现。具体SparkMLlibDeepLearning(深度学习)目录结构：第一章Neu

sunbow0·2015-07-22 20:00

caffe --- 网络参数

1.VisionLayers1.1卷积层(Convolution)类型：CONVOLUTION例子layers{name:"conv1"type:CONVOLUTIONbottom:"data"top:

meanme·2015-07-14 16:00

如何在Caffe中配置每一个层的结构

1.VisionLayers1.1卷积层(Convolution)类型：CONVOLUTION例子layers{name:"conv1"type:CONVOLUTIONbottom:"data"top:

lien0906·2015-07-12 22:08

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1.VisionLayers1.1卷积层(Convolution)类型：CONVOLUTION例子layers{name:"conv1"type:CONVOLUTIONbottom:"data"top:

lien0906·2015-07-12 22:00

Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现

分为以下几部分：1.Convolution（卷积）2.Pooling（降采样过程）3.CNN结构4. 跑实验下面分别介绍。

u013538664·2015-04-18 03:00

Correlation filter and convolution filter

昨天，在valse群上听DrNaiyanWang将CNN做tracking，在结尾部分，作者提出可以用correlationfilter代替convolutionfilter。我很curious这个correlationfilter，发现PAMI已经有paper了。下面是几个比较有用的link：http://home.isr.uc.pt/~henriques/circulant/http://

carrierlxksuper·2015-03-26 11:00

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