于是萌生了自己用C写一个手写识别程序想法。 要用C不依赖第三方库写一个神经网络,需要从数学推导、网络模型和工程实现三个方面着手。项目本身没有什么价值,只是个人学习神经网络一个小玩具。代码地址:github.com/yuanrongxi/s 神经网络涉及到的数学主要是线性代数和微积分求导,神经网络中的计算大部分是通过矩阵来...
积分求导主要是针对神经网络的反向传播,因为在神经网络推导时会用各种激活函数、softmax、卷积、pooling max、norm、flatten等数据操作,反向传播的过程的梯度下降算法需要对这些操作进行反向求导,所以需要清楚各个函数求导过程和代价函数概念,求导更详细的可以看B站上的《跟着李沐学AI》。 网络模型涉及到神经元和感知机的概...
一枚非计科嘉心糖用C语言从深度学习底层原理逐步实现多通道卷积神经网络捏～点点关注捏～乃琳:https://space.bilibili.com/672342685珈乐:https://space.bilibili.com/351609538嘉然:https://space.bilibili.com/672328094贝拉:https://space.bilibili.com/672353429向
它是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它安装速度快，易于安装，并支持CPU和GPU计算。目标检测的速度是它的特点，YOLO是它的核心灵魂。所以谈及Darknet就是在谈YOLO。而在YOLO算法中是把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。
使用c+opencv调用tensorflow训练好的卷积神经网络。在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中,DNN模块最早来自Tiny-dnn,可以加载预先训练好的Caffe模型数据,后来OpenCV近一步扩展支持主流的深度学习框架模型数据的加载,常见的有如下:Caffe
KANN是一个独立的轻量级库,用于构建和训练中小型人工神经网络,如多层感知器,卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图形的反向模式自动区分,并允许构建具有递归,共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与主流深度学习框架(如TensorFlow)相比,KANN不具备可扩展性,但它的灵活性接近,代码库小...
1、我们提出应用3D卷积运算从视频数据中提取空间和时间特征以进行动作识别。 这些3D特征提取器在空间和时间维度上操作,从而捕获视频流中的运动信息。 2、我们开发了基于3D卷积特征提取器的3D卷积神经网络架构。该CNN架构从相邻视频帧生成多个信息信道,并在每个信道中分别执行卷积和子采样。最终的特征表示是通过组合所有频...
容易移植：本项⽬采⽤Xilinx SDSOC进⾏设计，可以直接把C/C++代码综合成FPGA电路，只需修改FPGA加速模块的代码中卷积层结构相关的参数就可以移植到别的卷积神经⽹络算法中。⾼性能，采⽤了如下⼏种加速策略，具体原理见最后⼀节：独创的输⼊体复⽤架构 数据的低精度转换 16通道并⾏计算单元及加法...
最近,随着强大的并行机(GPU,CPU集群)的应用,以及大量的训练数据,卷积神经网络(ConvNets)已经成为视觉识别的突破。 ConvNets也被应用于图像和视频中的人体姿态理解的问题。更有趣的是,这些深层网络用于图像特征学习。同样,Zhou等人在迁移学习任务上表现良好。深度学习也被应用于无监督设置的视频特征学习。在Le 等人的研...
卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小,简化了网络模型,提高了训练的效率。