1.2.3池化(Pooling) CNN还有一个重要思想就是池化,池化层通常接在卷积层后面。池化这个词听着就很有学问,其实引入它的目的就是为了简化卷积层的输出。通俗地理解,池化层也在卷积层上架了一个窗口,但这个窗口比卷积层的窗口简单许多,不需要w,b这些参数,它只是对窗口范围内的神经元做简单的操作,如求和,求最...
CNN可以改成全连接网络的形式来看,假设这个图像是6*6大小,按照位置标号(可以想象成将这个矩阵拉直),CNN中它的输入就是1~36维,输入层36个神经元,与FIlter得到的内积结果3就是下一层的神经元,第一个子矩阵上的值(即对应位置的神经元)都和3相连,下一个内积结果也可以如此连接,Filter中对应位置的值作为权值(对应...
最后CNN模型选择参照了YanLeCun的LeNet(图-1),保留第一个卷积层,去掉了中间的卷积层。 图-1: LeNet 工程实现方面参照了NumPy的思路,将涉及到矩阵运算、激活函数、反向求导等做成一个独立的矩阵运算模块,这样做的好处是可以对专门的运算做优化,后面也方便加入GPU和CUDA做尝试。其次设计了一个run state机制,因为...
一步步讲解这个模型怎么玩起来的。从C到matlab到FPGA,三个平台联合起来完成这个 由 RTL 实现 CNN 的项目。 第一步,讲解深度学习模型在C中是怎么实现的,也就是梳理数据流怎么运算的。 第二步,讲解这个数据怎么使用,如何去一步步验证自己的设计。 第三步,根据前面的理解,在FPGA中如何去设计自己的代码。 首先,C的...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比:卷积神经网络、全连接神经网络 左图:全连接神经网络(平面),组成:输入层、激活函数、全连接层 ...
1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判...
InsaneLife/ChineseNLPCorpus 中文自然语言处理数据集,平时做做实验的材料。欢迎提交合并。 1.5 Python 07/31 118649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch 中文文本分类,TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention,DPCNN,Transformer,基于pytorch,开箱即用。 1.5 Python 04/19 119521xueweihan/...
一维CNN,二维CNN以及三维CNN的训练模型matlab仿真 1.算法描述 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息...
计算得到模板,那就是直接卷积就OK,卷积的意思就是图像中的点附近的模板大小区域乘以高斯模板区域,得到的结果就是该点卷积后的结果。卷积的核心意义就是获取原始图像中像模板特征的性质。插一句话,目前深度学习中很火的一个卷积神经网络CNN,就是利用卷积的原理,通过学习出这些卷积模板来识别检测。
chineseocr_lite - 超轻量级中文ocr,支持竖排文字识别, 支持ncnn、mnn、tnn推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)) 总模型仅4.7M FUPK3 - 演示视频https://pan.baidu.com/s/1HH_-TQGca1NLoSqzvOPB3Q 密码:izm3 IIS-Raid - A native backdoor module for Microsoft IIS (Internet...