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  彻底搞懂CNN中的卷积和反卷积 cnn卷积计算公式

  前言卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积过程的可视化工具，这个项目...

  2024-10-22 btikc 技术文章 13 ℃ 0 评论
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  Python MTCNN(人脸检测)项目附代码讲解(2)-NMS/IOU工具介绍

  对于MTCNN中使用的原理工具，这一节分为代码的三部分（NMS,IOU,框的改变），对于图像金字塔、三个网络（R、P、ONET）和数据集的处理部分放在模型搭建中来讲，要不突然讲起来感觉太虚空，没办法很好的理解，当然也可以先去读下论文，了解下...

  2024-10-22 btikc 技术文章 16 ℃ 0 评论
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  谷歌大脑用强化学习为移动设备量身定做最好最快的CNN模型

  雷锋网AI科技评论按：卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测以及其他许多任务中。然而，为移动设备设计CNN模型是一个有挑战性的问题，因为移动模型需要又小又快，同时还要保持足够的准确率。虽然研究人员们已经花了非常...

  2024-10-22 btikc 技术文章 14 ℃ 0 评论
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  STFGNN:用于交通流预测的时空融合图神经网络

  文章信息《Spatial-TemporalFusionGraphNeuralNetworksforTrafficFlowForecasting》，收录于国际人工智能会议（AAAI-2021），作者是北京大学的Mengzhan...

  2024-10-22 btikc 技术文章 21 ℃ 0 评论
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  通过 Python 中的 Keras 示例了解 CNN 基础知识

  引言...

  2024-10-22 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论
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  CNN中一些特殊环节的反向传播(面试要点)

  传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都是可导，可以直接计算出导数函数，然而在CNN网络中存在一些不可导的特殊环节，比如Relu等不可导的激活函数、造成维数变化的池化采样、已经参数共享的卷积环节。NN网络的反向传播本质就是梯度（可能学术...

  2024-10-22 btikc 技术文章 13 ℃ 0 评论
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  为何Keras中的CNN是有问题的，如何修复它们?

  选自Medium作者：NathanHubens机器之心编译参与：NurhachuNull、张倩在训练了50个epoch之后，本文作者惊讶地发现模型什么都没学到，于是开始深挖背后的问题，并最终从恺明大神论文中得到的知识解决了问题。...

  2024-10-22 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论
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  用Keras实现一个标准的CNN! keras实现gan

  本文主要介绍了机器学习概念，讨论了典型卷积神经网络中的主要部分，如卷积层、合并层和完全连接层。介绍卷积神经网络（CNN）是一组深层网络，它可以利用数据（如图像）的空间结构来了解数据，从而使算法可以输出一些有用的信息。考虑一个问题，如何确定某...

  2024-10-22 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论
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  卷积神经网络CNN完全指南终极版(二)

  阅读前请保证已阅读上一篇文章...

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  二项式定理问题(1):通项公式 二项式定理问题

  二项式定理问题(1)。今天来学一下有关二项式定理的一些问题，通过几期视频来学习一下。今天重点讲一个问题叫通项公式。首先先理解一下什么是二项式，二项式就是两项之和它的n次方，二项体现在a、b两项，它的展开式公式是这样的：第一项是cn0，a的n...

  2024-10-22 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论