我设计了一个递归函数来处理深度学习社区中的特定问题。在大多数情况下，它似乎工作得又快又好，但在其他情况下，似乎无缘无故地需要大约20分钟。在最简单的情况下，该函数可以抽象为numpy在两个轴上的“重复”函数。下面是我用来测试这个函数的代码： if index == 0:
return fMap，在递归
浏览 9提问于2017-01-17得票数 1
据估计，在任何给定的时间，应该有最多25个并发请求。这类似于web服务器通常会遇到的情况。因此，使用与web服务器类似的方法似乎是明智的-出于性能原因，它们保持H
浏览 1提问于2012-07-02得票数 2
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keras lib中的现有函数包括最大池化、平均池化等。model = Sequential()model.add(Conv2D(32, (3, 3)))model.add我对此很陌生，因为我以前没
浏览 2提问于2017-06-29得票数 2
我想在我的CNN中添加一个全局时间池层，它有三个不同的池化函数:均值、最大值和L2范数。Keras有均值和最大池化函数，但我还没能为L2找到一个。我如何自己实现这一点？
浏览 5提问于2017-05-02得票数 4
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给定一个2D(M X N)矩阵和一个2D Kernel(K X L)，如何返回一个矩阵，该矩阵是在图像上使用给定内核进行最大或平均池化的结果？matrix: [ -13, 134, 119, 100],
[ 120, 32
浏览 10提问于2017-02-26得票数 46
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我基于这个实现了用于文本分类的CNN模型。由于CNN只能处理固定大小的句子，所以我将输入的大小设置为我的数据集中句子的最大长度，并对短句进行零填充。但据我所知，无论输入句子有多长，最大池化策略总是只为每个过滤器映射提取一个值。因此，输入句子的大小并不重要，因为经过卷积/合并后，输出将是相同的大小。例如，我向CNN模型提供数据的代码是self.input_
浏览 4提问于2017-11-28得票数 3
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最大/平均池是基于LSTM输出生成表示的方法。在这种情况下，反向传播是如何发生的？
我理解在未完成池化的情况下反向传播是如何发生的。但我想知道在上述情况下是如何发生的。提前谢谢。
浏览 0提问于2018-07-20得票数 0
例如在Zeiler 2014：中描述的解合操作等同于最大合用操作的梯度。grad: A `Tensor`.Gradients w.r.t. the output of `max_pool`
我尝试使用优化器的compute_gradients()函数计算最大池化操作的</e
浏览 1提问于2016-07-02得票数 1
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我试图连接图层c0nv4_3 of vgg16网络，而不是conv5_3，连接到RPN网络的RPN网络中。是vgg16网络的python代码。_layers['head'] = net
如上所述，我删除了conv5和pool4层；因为我的对象很小，我希望得到更好的结果，但是结果变得更糟了。我认为我需要在的末尾添加一个反conv4层？还是有别的办法？
谢谢
浏览 5提问于2017-08-29得票数 0
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人工智能目前是单线程，使用极小和α-β剪枝.我认为这个代码很慢，我只能深入到我的游戏树中。
如果还没有达到最大深度，我会计算出所有可能的移动，然后逐一执行，以某种方式将更改存储到主板上。我也使用α-beta剪枝，例如，当我发现一个移动，可以使
浏览 6提问于2012-05-12得票数 3
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我有一个通用("DB服务“)的ReplicaSet，它可以基于元数据与任何JDBC数据库进行接口。当上游微服务调用此DB微服务时，它将分配一个JDBC连接池。假设数据库DBA为我提供了50个用于特定用例的连接(我的系统可以“执行”一些元数据部署单元)。
我希望有两个DB副本，每个副本在一个本地连接池中创建25个连接(最大/ 2)。注意，随着时间的推移，用户可以部署许多其他用例，每个用例也可能需要JDBC连接。这些用例应该基于对已经繁
浏览 2提问于2020-05-16得票数 1
我们有ThreadPoolExecutor，它的初始化看起来如下：
LinkedBlockingQueue<Runnable> queue = new LinkedBlockingQueue<Runnable
浏览 8提问于2016-02-22得票数 0
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带最大池的卷积神经网络
、、、、
FullyConnectedLayer，它是一个完全连接的隐藏层。
# 'activation' is a numpy array of 3D activations from the convolutional code：
# delta is a numpy array of
浏览 0提问于2016-06-28得票数 8
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我经常需要对大型numpy数组(数十亿个元素)进行排序，这成了我代码的瓶颈。我正在寻找一种并行化的方法。也许，可以围绕并行排序的C++实现制作一个简单的包装器，并通过Cython使用它？
浏览 2提问于2014-12-18得票数 11
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我正在使用numpy构建卷积神经网络，但我不确定我对3D (HxWxD)输入图像的池化处理是否正确。例如，我有一个形状为(12x12x3)的图像，我将其卷积为(6x6x3)，并希望执行最大池化，以便获得(3x3x3)图像。为此，我选择过滤器大小为(2x2)，步长为2。将其与最大池化阵列pool[:,:,0] I get的第一个通道进行比较。一眼就能看出池化操作是不
浏览 33提问于2019-05-25得票数 1
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julia语言深度学习框架，这是Knet.jl，的快速入门using Knet, MLDatasets, IterToolsW矩阵和x矩阵的内积是用conv4 (c.w，x)计算的，与c.b的加法是用。+。
我不知道池子在那个矩阵里找什么。这(池(conv4 ...))通过relu激活函数</e
浏览 1提问于2021-02-10得票数 1
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有没有可能在不编译和使用神经网络的情况下使用Keras中的层函数？我想通过传递一个简单的numpy数组并查看输出来了解某些函数的作用--这可能吗？我尝试了以下方法，看看1D最大池化是如何工作的：
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSessionpooling_fun
浏览 3提问于2016-10-20得票数 3
因此，我想实现一个自动化过程，以便在EOD时减少最大节点数。Get-AzAksCluster -ResourceGroupName $ResourceGroupName -Name $Cluster.Name | Set-AzAksCluster -NodeCount 5
我做错了什么吗？
浏览 0提问于2021-05-30得票数 1
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下面是一个什么也不做的递归函数。真正的函数做了一些检查，实际上可以删除一些递归调用，但它只是一个简化问题的示例。}; speedtest2(tmp); }在我低级的HTCFlyer android平板电脑上，用包含"srrieca*“的数组调用speedtest最多需要5秒钟。在这个极端<em
浏览 2提问于2013-09-24得票数 2
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