在前面的文章学习过了神经网络,并且也可以做一些相关应用,但是神经网络的缺点,使很多场景都不能很好的发挥,所以我们需要再学习一种更好的网络,它就是cnn，在这之前我们还说先简单介绍一下相关网络结构,首先看一下...
import tensorflow as tf import numpy as np # 使用numpy生成100个随机点 x_data = np.random.rand(100) # 下面的公式相当于一条直线，斜率是0.1，偏移量是0.2 y_data = x_data * 0.1 + 0.2 # 构造一个线性模...
我们在计算机中所看到的图像，在计算机中表示为一个个矩阵，一串串数字。在神经网络中，我们需要将这些数据在输入端reshape成一个1行n列的数组。通常我们使用的图片不会太小，否则特征点很容易丢失，可即便是一张...
我发现好像没有人使用torchsummaryX 功能包进行卷积神经网络的可视化 https://github.com/nmhkahn/torchsummaryX 强烈推荐，最近在看Attention Unet 网络架构，始终不知道卷积核大小和特征图大小。但是安装该工具...
滤波器的大小选择 大部分卷积神经网络都会采用逐层递增（1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7）的方式。 每经过一次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以 2； 卷积神经网络中卷积核越小越好吗？ 多个小的卷积核叠加使用要远比一个大的...
1、下载工程 两种方式： 1.1 通过git克隆 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git 1.2 到GitHub上直接下载 有时候服务器上内网限制，克隆不下来，不知道原因是啥，有可能是公司内网限制...
类似于上一篇文章 Anaconda3.6 python3.6.5 cuda9.0+ cudnn7.0 安装MXNet 1、设置清华源 conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 2、安装MXNet p...
本文介绍如何使用SSD训练自己的数据集，内容包括数据集的转化，使用SSD进行训练 1、VOC数据集的介绍 VOC的数据格式： (1)annotation中保存的是xml格式的label信息 (2)ImageSet目录中Main目录存放的是用于表示训...
maxpooling 的 max 函数关于某变量的偏导也是分段的，关于它就是 1，不关于它就是 0； BP 是反向传播求关于参数的偏导，SGD 则是梯度更新，是优化算法； 1. 一个实例 relu = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W) + b) ...
python计算梯度非常简单，最重要的是一个函数grad，这个函数在theano.tensor里边。 这个函数提供了多套机制 1计算单个自变量的梯度 2计算一个数据矩阵的梯度 3计算一个向量的梯度。 针对不同的数据结构返回不同的...
图像梯度-Sobel算子 从右到左，从下到上 img=cv2.imread(\'pie.png\',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow(\'img\',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize...
Tensorflow ——并行计算 数据并行 一个简单的加速训练的技术是并行地计算梯度，然后更新相应的参数。数据并行又可以根据其更新参数的方式分为同步数据并行和异步数据并行，同步的数据并行方式如图所示，tensorfl...
mtcnn训练 本文主要使用mxnet训练mtcnn,mxnet的优势： 训练速度快 代码易上手 先上测试结果 主要步骤 mxnet insightface版本 wider数据处理 训练pnet 训练rnet 训练pnet 参考 https://github.com/Seanlinx/m...
梯度下降原理及其过程：https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/details/86583789 有限差分估计梯度： 写起来简单，但速度慢而且结果区分度不大 解析梯度： 计算图： 反向传播工作机制： 从输出开始乘...
SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证；本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程。 pre.cjk { font-family: "Droid Sans Fallback", monospace } p { mar...
原文地址：https://www.lookfor404.com/从梯度下降到反向传播附计算例子/#comment-652 梯度下降法（Gradient Descent）是神经网络的核心方法，用于更新神经元之间的权重，以及每一层的偏置；反向传播算法（Back-P...
安装mxnet GPUsudo pip install mxnet-cu80==1.1.0 推荐pip安装mxnet，土豪gpu版本： pip install mxnet-cu90==1.0.0 豪华至尊gpu+mkl版本 pip install mxnet-cu90mkl==1.0.0 (1)使用系统python验证，命令行中输...
如下图，从下往上是第一阶段，第二阶段是从上往下 上图总结如下图 上图中正向传播过程是绿色的数字，从左导右 上图中反向传播（红色数字，从右到左），算法：求偏导之后将x代入算出结果，比如第一个结点1/x，它的...
安装MXNet for Ubuntu有两种方式。 方式一：安装预编译文件 pip install mxnet-cu80 方式二：编译源代码 安装nvidia显卡驱动和cuda/cudnn，请参考一下内容 http://blog.csdn.net/chenhaifeng2016/article/de...
求参数w进行求解梯度有两种方式1. mse.backward() w.grad方式2. torch.autograd.grad(mse,[w]) #损失函数的梯度import torch import torch.nn.functional as F x=torch.ones(1) w=torch.full([1],2) mse=F....
Outline 前向计算 反向传播 很多事情不是需要聪明一点，而是需要耐心一点，踏下心来认真看真的很简单的。 假设有这样一个网络层： 第一层是输入层，包含两个神经元i1 i2和截距b1； 第二层是隐含层，包含两个...
前言 上一篇中介绍了计算图以及前向传播的实现，本文中将主要介绍对于模型优化非常重要的反向传播算法以及反向传播算法中梯度计算的实现。因为在计算梯度的时候需要涉及到矩阵梯度的计算，本文针对几种常用操作...
空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。 如当一个算法的空间复杂度为一个常量，即不随被处理数据量n的大小而改变时，可表示为O(1) O(1)表示该程序所占用的空间和所用数据量无关 在...
HDMI管脚定义 1:DDC_SCL和DDC_SDA用处:DDC（显示数据通道）主要用于HDMI源端设备（Source）与接收端设备（Sink）之间进行EDID数据及HDCP密钥的交流。通过EDID交流，源端设备可以了解到接收端设备音视频的...
一、池化层的前向计算 常用的池化函数有最大池化,平均池化,其前向计算十分简单,最大池化就是求最大值,平均池化就是求平均值.其效果如下: 1. 最大池化:tf.nn.max_pool #取值方法为取每一个卷积层的最大值 2.平均...
在JAVA数据结构中经常会看到有关每个数据结构插入、查询的时间复杂度，但是在很长一段时间不知道是什么意思，今天总结一下 O(1) 代表只需要计算一次既可以找到目标 例如：我们在电影院看电影，拿着座位号，...
PWM输出 周期由自动重装载寄存器ARR寄存器来决定的，捕获/比较寄存器CCRx来决定占空比！！！ 工作过程描述：首先假设输出为向上计数，且设置CC1P位为0高电平有效，当设置为模式1，即计数器CNT的数值小于捕...
