pooling 第7页

论文《DeepHawkes: Bridging the Gap between Prediction and Understanding of Information Cascades》阅读

BridgingtheGapbetweenPredictionandUnderstandingofInformationCascades》阅读论文概况IntroductionPreliminaries霍克斯过程ModelUserEmbeddingPathEncodingandSumPoolingNon-parametricTimeDecayEffect

行者^_^煜煜·2023-08-20 14:50

论文《Attentive Recurrent Social Recommendation》阅读

IntroducitonProblemDefinitionandPreliminariesPreliminaryTheProposedModelTheGeneralFrameworkDynamicAttentiveSocialRecurrentRecommendationInputPoolingLaye

行者^_^煜煜·2023-08-20 14:20

卷积神经网络

CNN不同于传统的神经网络只有线性连接，CNN包括卷积（convolution）操作、汇合（pooling）操作和非线性激活函数映射（即线性连接）等等。

LYRIQ777·2023-08-19 12:21

神经网络基础-神经网络补充概念-62-池化层

概念池化层（PoolingLayer）是深度学习神经网络中常用的一种层级结构，用于减小输入数据的空间尺寸，从而降低模型的计算复杂度，减少过拟合，并且在一定程度上提取输入数据的重要特征。

丰。。·2023-08-18 12:45

如何定义PyTorch模型

geekboys日期：2020-3-4PyTorch模型定义的三要素1.必须继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module2.在init(self)中设置好需要的"组件"(如conv,pooling

geekboys·2023-08-18 07:34

论文及代码详解——可变形卷积（DCNv1）

文章目录论文详解DeformableConvolutionDeformableRoIPoolingDeformableConvNetsUnderstandingDeformableConvNets代码详解论文

zyw2002·2023-08-17 21:22

关于感受野的理解与计算

神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在卷积神经网络中普遍使用卷积层和pooling层，在层与层之间均为局部连接。神经元感受野的

rustdec·2023-08-17 13:16

深度学习自然语言处理之卷积神经网络CNN理论与实践

概括大体上简单的卷积神经网络是下面这个网络流程：来自CNNpaper笼统的说：文本通过EmbedingLayer后，再通过一些filters进行过滤，对结果进行maxPooling，再经过线性层映射到类别上

城市中迷途小书童·2023-08-16 05:07

2021-03-08

2）用textcnn_advance(相比传统textcnn最后增加了一层全连接，将avg_pooling与mean_p

枯木嫩芽·2023-08-16 04:10

2019-05-04 Day12

Day127.3池化层池化是缩小高、长方向上空间的运算图像领域主要使用MaxPooling池化层的特征没有要学习的参数通道数不发生变化对微小位置变化具有鲁棒性7.4卷积层和池化层的实现7.4.14维数组使用

BA蓬莱传说·2023-08-15 13:16

AutoSAR配置与实践（基础篇）2.4 RTE对Ports的支持 – C/S介绍

配置与实践（基础篇）2.4RTE对Ports的支持–C/S介绍一、同步和异步C／S接口实现原理1.1同步模式1.2异步模式二、同步和异步C／S接口结果获取2.1同步调用结果获取2.2异步调用结果获取三、异步Pooling

桃源乐游·2023-08-15 08:22

LeNet-1，LeNet-4，LeNet-5 Code

1importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Flattenfromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2Dimportosos.environ

cb_guo·2023-08-12 10:58

【torch.nn : Pooling Layers】

文章目录MaxPool2dAvgPool2dAdaptiveAvgPool2dMaxUnpool2dMaxPool2dCLASStorch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)功能：在由几个输入平面组成的输入信号上应用2D最大池化。举个简单的例子

zyw2002·2023-08-11 14:05

Oracle 开发篇+Java通过DRCP访问Oracle数据库

标签：DRCP、DatabaseResidentConnectionPooling、数据库驻留连接池释义：DRCP（全称DatabaseResidentConnectionPooling）数据库驻留连接池

zzt_2009·2023-08-11 00:33

从零开始构建推理框架-5 MaxPooling层的实现

池化层在深度学习网络中的作用一般是用来缓解卷积层对位置的过度敏感性.池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口(池化窗口的大小为poolingheight,poolingwidth)中的元素计算输出，池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值

库达ZT·2023-08-10 14:29

池化层的实现

Pooling层概述Pooling层是CNN中的重要组成部分，通常用来实现对网络中FeatureMap的降维，减少参数数量的同时，为网络后面各个层增加感受野，保留FeatureMap的显著特征。

城市郊区的牧羊人·2023-08-10 09:28

深度学习4 -- 卷积神经网络(代码实现篇+付详细流程文件)

本人介绍CNN原理的链接:CNN原理介绍1CNN原理介绍2简述CNN结构为方便理解，如下图所示(详细介绍看上方链接)结构：一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层

Lian_Ge_Blog·2023-08-08 16:27

自然语言处理文本分割[Text segmentation]：PoNet算法使用多粒度Pooling结构替代attention的网络

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性

汀、人工智能·2023-08-08 14:46

利用OpenCV dnn调用keras深度学习模块，实现图像分类

importthenecessarypackagesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.convolutionalimportConv2Dfromkeras.layers.convolutionalimportMaxPooling2Dfromkeras.layers.coreimportActivationfromker

mr_liyonghong·2023-08-08 12:41

「论文阅读」RandLA-Net：Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

目录1)局部空间编码块(LocSE)2)注意力池化模块（AttentivePooling）3)膨胀残差模块文章提出的局部特征聚合模块并行应用于每个3D点，它由三个神经单元组成:1)局部空间编码(LocSE

小麋鹿跑了·2023-08-08 05:24

【DeepLearning】GoogLeNet Incepetion V1 V2 V3创新点比较总结汇总

.密集成分来近似最优的局部稀疏结构2.2.使用NIN，采用1*1卷积进行降维，降低参数量对于整体结构而言：1.显然GoogLeNet采用了模块化的结构，方便增添和修改；2.网络最后采用了averagepooling

zsWang9·2023-08-07 23:23

2D视觉检测算法整理

1.ROIpooling和ROIalign的区别ROIpooling第一步根据候选区域找特征图的位置，可能不是刚好对应，需要一次量化，如上图所示，第二次是特征图需要转化为特定的大小，这时候pooling

CVplayer111·2023-08-06 00:40

序列建模简史(DIN/DIEN/DSIN/BST/MIMN/SIM/ETA/SDIM/TWIN)

序列建模简史(DIN/DIEN/DSIN/BST/MIMN/SIM/ETA/SDIM/TWIN)史前史在用户序列专门用于建模之前，一般对序列的建模的处理就是将所有序列行为进行sum/avgpooling

巴拉巴拉朵·2023-08-05 20:06

报错RuntimeError: Error building extension ‘_prroi_pooling‘

报错subprocess.CalledProcessError:Command‘[‘ninja’,‘-v’]’returnednon-zeroexitstatus1.已解决：服务器：该环境为moduleaddcuda91/toolkit/9.1.85电脑：更改gcc版本

在三年之后·2023-08-04 11:04

ave pooling

一般来说，mean-pooling能减小第一种误差，更多的保留图像的背景信息，max-pooling能减小第二种误差，更多的保留纹理信息Pooling

e6fa7dc2796d·2023-08-04 11:14

（深度学习，自监督、半监督、无监督！！！）神经网络修改网络结构如何下手？？？

池化层（PoolingLayers）：用于减少特征图的空间维度，例如最大池化或平均池化。

别和我抢安慕嘻·2023-08-04 05:08

双线性插值法

NearestInterpolation)3.1总结3.2双线性插值对应关系4.单线性插值5.双线性插值前言目标检测和语义分割的集大成者MaskRCNN提出了ROIAlign，相比于Faster-RCNN中的ROIPooling

Ko_len·2023-08-03 00:31

UNSampling、UNPooling与Deconvolution

上采样UNSampling、上池化UNPooling、反卷积Deconvolution三者的不同转载记录如下：从图上可以看出，Unpooling的特点：是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息

gltmzq·2023-08-02 22:31

DCGAN对抗网络用于生成动漫卡通人物（Python代码）

1.1DCGAN的特点DCGAN除了G网络与CNN不同之外，它还有以下的不同：1.取消所有pooling层。

深度学习的奋斗者·2023-08-01 00:09

pytorch（6）——神经网络基本骨架nn.module的使用

1神经网络框架1.1Module类的使用NN(Neuralnetwork):神经网络Containers:容器ConvolutionLayers:卷积层Poolinglayers:池化层PaddingLayers

阳排·2023-07-30 06:23

pytorch深度学习 --CNN（basic）

卷积运算过程1.Convolution–SingleInputChannel（单通道运算）2.Convolution–3InputChannels（三通道）3.Convolution–padding4.MaxPoolingLayer

Wardeld·2023-07-30 06:10

基于路径积分的图卷积和图池化

路径积分和MET矩阵：图卷积为：文献：PathIntegralBasedConvolutionandPoolingforGraphNeuralNetworks

欧阳AI锋·2023-07-29 11:50

记一次OOM排查

发现有大量的PoolingHttpClientConnectionManager对象没有被回收，数量和文件

captain_fu·2023-07-28 09:37

【雕爷学编程】MicroPython动手做（10）——零基础学MaixPy之神经网络KPU2

的基础架构让我们回顾下经典神经网络的基础运算操作：卷积（Convolution）:1x1卷积，3x3卷积，5x5及更高的卷积批归一化（BatchNormalization）激活（Activate）池化（Pooling

驴友花雕·2023-07-28 06:02

Tensorflow(二)

卷积:例如对图片每一小块像素区域的处理，而不是处理一个像素点卷积层+pooling有利于更好的保存原图片的信息三、循环神经网络(RNN)将老记忆与新记忆关联起来，不断累积，更有利于了解数据之间的关联。

几两春秋梦_·2023-07-27 10:18

人工智能10大算法-CNN(Convolutional Neural Networks)-笔记

卷积(CNN)目的:提特征CNN架构池化(Pooling)Dropout权值共享池化目的:降采样(subsample)，减小参数(防止过拟合)减少输入图片大小也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响有大小

GeekPlusA·2023-07-27 06:29

大数据课程D3——hadoop的Source

文章作者邮箱：[email protected]地址：广东惠州▲本章节目的⚪掌握Source的AVROSource；⚪掌握Source的ExecSource；⚪掌握Source的SpoolingDirectorySource

伟雄·2023-07-27 05:17

CNN常用模型 7 InceptionV3

7InceptionRestNetV27InceptionRestNetV2fromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportActivation,AveragePooling2D

山居秋暝LS·2023-07-26 08:32

CNN常用模型 5 ResNet50、6 Xception

5ResNet506Xception5ResNet50fromkerasimportlayersfromkeras.layersimportInputfromkeras.layersimportDense,Conv2D,MaxPooling2D

山居秋暝LS·2023-07-26 08:32

CNN常用模型 1 VGG16、2 Mobile_V1、3 Mobile_V2、 4 Mobile_V3

CNN常用模型1.VGG161.1要点1.2流程1.3代码2Mobile_V13Mobile_V24Mobile_V31.VGG161.1要点13个Con2d(kernel_size=3)+5个MaxPooling

山居秋暝LS·2023-07-26 08:02

深度神经网络基础——深度学习神经网络基础 & Tensorflow在深度学习的应用

目录一、二、Tesnsflow入门&环境配置&认识Tensorflow三、线程与队列与IO操作神经网络基础知识1.简单神经网络2.卷积神经网络卷积层新的激活函数-Relu池化层(Pooling)计算案例

Perley620·2023-07-24 15:36

MaskRCNN源码解析2：特征图与anchors生成

整体结构概述MaskRCNN源码解析2：特征图与anchors生成MaskRCNN源码解析3：RPN、ProposalLayer、DetectionTargetLayerMaskRCNN源码解析4-0：ROIPooling

业余狙击手19·2023-07-24 13:41

MaskRCNN源码解析3：RPN、ProposalLayer、DetectionTargetLayer