Spatial Transformer:本文提出的空间变换网络STN(Spatial Transformer Networks)可以使得模型具有空间不变性。 STN是什么(What) STN对feature map(包括输入图像)进行空间变换,输出一张新的图像。 我们希望STN对feature map进行变换后能把图像纠正到成理想的图像,然后丢进NN去识别,举例来说,如下图所示,输入模型的图像可能...
使用Python实现深度学习模型:智能海洋监测与保护 【深度学习】经典的深度学习模型-02 ImageNet夺冠之作: 神经网络AlexNet 【深度学习】经典的深度学习模型-01 开山之作:CNN卷积神经网络LeNet-5 使用Python实现深度学习模型:智能天气预测与气候分析 使用Python实现深度学习模型:智能能源消耗预测与管理 为什么...
简介: 深度学习论文实现:空间变换网络-第一部分 《深度学习论文实现:空间变换网络-第一部分》深度学习论文实现:空间变换网络-第一部分 电子版下载地址: https://developer.aliyun.com/ebook/7063 电子书: 文章标签: 机器学习/深度学习 关键词: 深度学习网络 网络空间 网络深度学习 网络论文 深度学习论文 auqbll...
多 尺度几何分析中非下采样 contourlet 变换(NonsubsaJnpled contourlet transfbrm,NSCT)被称为真正的图像最稀疏表示。它继 承小波的多尺度性与时频局部性,又有多方向性与各向异性,同时解 决了 contourlet 变换由于次采样而造成的振铃效应而具有平移不变 性。咏冲耦合神经网络(Pulse.coupled Neural’Networks,PcNN)...
神经网络中的全连接层 | 全连接的核心操作是矩阵乘法,本质上是把一个特征空间线性变换到另一个特征空间。实践中通常是把特征工程(或神经网络)提取到的特征空间映射到样本标记空间,参数w相当于做了特征加权。 由于这个特性,在 CNN 中,FC 常用作分类器,即在卷积、池化层后加 FC 把特征变换到样本空间。而卷积可以...