网站首页 池化层计算公式
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智能座舱算法基础之深度学习篇 智能座舱概念设计
智能座舱这一概念在当下已经传播开来，那么，你是否了解智能座舱背后隐藏的技术或算法基础？这篇文章里，作者围绕深度学习算法及卷积神经网络、损失函数等内容做了分析解读，不妨来看一下。智能座舱，实在传统的车载座舱系统的基础上增加了智能化的属性，通过...
2024-10-09 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
干货:建筑业工程量计算必备公式(四)
”工程计量“这一术语是一组合词，由工程概念和计量概念两者组合而得。工程计量概念的术语化描述，在此特指专业工程及其项目在具体实施过程中，作业组织品质、效率的标识性度量与审计。工程计量有准确性、规则性、计量单位、精度规范的要求，在这些要求下，...
2024-10-09 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
太顶了?我竟然用3天学会pytorch常用十大算法
{领取方式在文末}PyTorch是一款极为出色的开源深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队全力开发而成。...
2024-10-09 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
做了一件疯狂的事，我居然给上幼儿园的娃讲明白了深度学习
什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集，百度百科对深度学习的介绍为：深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人...
2024-10-09 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
卷积神经网络-如何计算卷积层中对应参数个数?
先举一个例子：比如输入小编女朋友的图片，是一个32x32x3的图像，3表示RGB三通道，每个filter/kernel是5x5x3，一个卷积核产生一个featuremap，下图中，有6个5x5x3的卷积核，故输出6个featuremap...
2024-10-09 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
上采样层、下采样层是什么、对应算法都有那些
上采样层和下采样层是深度学习中常用的操作，用于调整特征图的尺寸。下采样层（也称为池化层或步长卷积）主要用于减小特征图的尺寸，同时保留重要的特征信息。常见的下采样操作有最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePoolin...
2024-10-09 btikc 技术文章 16 ℃ 0 评论 -
深度学习深度学习(十七)卷积层的另外一个类型-池化
我们复习一下，之前的卷积层，每一层都有很多个卷积窗口（filter），他用于对图形的特征进行过滤和捕获。而他的结果，将是会让窗口呈现出来的深度会越来越深。但问题来了，越来越深，而每次输出的窗口没有变化。这样就会产生越来越大的数据，同时，计算...
2024-10-09 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
关于污泥回流的知识点汇总，及计算公式总结
1、什么是污泥回流比污泥回流比是污泥回流量与曝气池进水量的比值。当回流水质水量变化时，希望能随时调整回流比。污水在活性污泥中一般要停留8h以上，以回流比进行某种调节后，其效果往往不能立即显现，需要在几小时之后才能反应出来。因此，通过调节回流...
2024-10-09 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
深度学习基础知识点归纳总结 深度学习基础知识点
1.最小化代价函数优化方法：BGD、SGD、MBGD、动量、NAG、Adagrad、AdaDelta、Adam、AMSGrad、牛顿法；2.前馈神经网络的隐藏单元不一定在所有的输入点上可微；3.CNN最大池化能产生一定程度的平移不变性...
2024-10-09 btikc 技术文章 14 ℃ 0 评论 -
祺溢通:人工智能入门篇--池化层与全连接层
要坚持一件事情，还是得看兴趣，平时除了上班就是看看网络上的技术资料。接着上一篇继续讲解基础名词。池化层：对输入的特征图进行压缩，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；一方面进行特征压缩，提取主要特征，如下：池化操作一般有两种，一种是Avy...
2024-10-09 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论
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