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深度学习的卷积算法指南卷积详解

导言本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）中的卷积算法，包括零填充(zero padding)和单位步长(unit-stride)等参数在不同设置下计算推导。...作者：Vincent Dumoulin & Francesco Visin 编辑: Amusi 校稿: Amusi 前戏上篇整理了深度学习的卷积算法指南[1] 卷积和池化简介，其介绍了《A guide...本文为“深度学习的卷积算法指南[2] 卷积详解”，重点介绍原论文中第二章 Convolution arithmetric 内容。...有趣的是，尽管具有不同的输入大小，但这些卷积共享相同的输出大小。...虽然这不影响对卷积（convolution）的分析，但这会使反/转置卷积（transposed convolutions）的分析复杂化。 ?

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图像处理卷积算法实现

今天心血来潮，想把传统的卷积算法实现一份不采用各种加速方式，仅优化算法逻辑的纯净版本。写完发现性能还可以，特发出来分享之，若有博友在此基础上，进行了再次优化，那就更赞了。...算法很简单： inline unsigned char Clamp2Byte(int n) { return (((255 - n) >> 31) | (n & ~(n >> 31))); } void...Convolution2D(imgData, imgWidth, imgHeight, imgChannels, mean2filter, 9, 81, 0); 　　博主在一张大小为960x1280的图片,进行了边缘探测卷积核的处理...关键词：卷积(英语:Convolution)

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卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法

| 博客园 | CSDN 写在前面随便翻一翻流行的推理框架（加速器），如NCNN、NNPACK等，可以看到，对于卷积层，大家不约而同地采用了Winograd快速卷积算法，该算法出自CVPR 2016...此时，Winograd算法的乘法次数为16（上图4×4），而直接卷积的乘法次数为36，降低了2.25倍的乘法计算复杂度。...第二个问题，3维卷积，相当于逐层做2维卷积，然后将每层对应位置的结果相加，下面我们会看到多个卷积核时更巧妙的做法。这里直接贴上论文中的算法流程： ?...总结 Winograd算法通过减少乘法次数来实现提速，但是加法的数量会相应增加，同时需要额外存储transform矩阵，随着卷积核和tile的尺寸增大，就需要考虑加法和存储的代价，所以一般Winograd...就卷积而言，Winograd算法和FFT类似，都是先通过线性变换将input和filter映射到新的空间，在那个空间里简单运算后，再映射回原空间。

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cibersoft使用SVM算法实现去卷积

两篇综述系统性的整理和比较了主流算法， Hackl H, Charoentong P, Finotello F, et al....近几年开发的CIBERSORT算法正是去卷积方法的应用。...1:4,1:4] X[1:4,1:4] boxplot(X[,1:4]) save(X,Y,file = 'input.Rdata') 从代码里面，可以看到，LM22矩阵进行了zscore转换，待反卷积的表达矩阵虽然并没有被...第二步，搞清楚 CoreAlg 函数这里会使用被zscore后的LM22矩阵，来使用SVM算法来预测一个随机的Y变量。...colnames(X),"P-value","Correlation","RMSE") obj save(obj,file = 'output_obj.Rdata') 第五步，可视化cibersoft去卷积结果

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利用alertover发送获取响应失败的通知消息

本人在做接口自动化时候，因为服务器不稳定造成可能的用例失败，但这个失败表象只是在获取响应实体的json对象时为空，在后期排查问题时可能造成困扰，所以特意加了一个获取响应失败的通知，目的就是即使了解到服务器异常...下面是获取响应实体的json对象的方法（可忽略某一些封装方法）： /** * 获取响应实体 * 会自动设置cookie，但是需要各个项目再自行实现cookie管理</p...getMark(), code, LOCAL_IP, COMPUTER_USER_NAME); } catch (Exception e) { logger.warn("获取请求相应失败...SysInit.isBlack(requestInfo.getHost())) new AlertOver("接口请求失败", requestInfo.toString(

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CNN卷积算法应用---手写数字识别

# @Time : 2019/4/8 7:52 PM # @Author : lizhao # @File : cnn_mnist.py # @Version : 1.0 # 说明: 卷积神经网络...个手写数字的图片和对应标签 test_x = mnist.test.images[:3000] # 图片 test_y = mnist.test.labels[:3000] # 标签 # 构建我们的卷积神经网络...# 第一层卷积 conv1 = tf.layers.conv2d( inputs=input_x_image, # 形状是【28,28,1] filters=32, # 32个过滤器...28, 32] pool_size=[2, 2], # 过滤器在二维的大小是(2 * 2) strides=2 # 步长是 2 ) # 形状 [14, 14, 32] # 第二层卷积

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MASA DCN(可变形卷积) 算法笔记

算法原理 2.1 可变形卷积示意图下面的Figure2展示了可变形卷积的示意图： ?...假设输入的特征图宽高分别为，，下面那部分的卷积核尺寸是和，那么上面那部分卷积层的卷积核数量应该是，其中代表，两个方向的offset。...2.2 普通卷积和可变形卷积的差异下面的Figure5形象的展示了普通的卷积和可变形卷积的差异： ?...常规卷积和可变形卷积的差异图中以两个卷积为例，可以看到对于普通卷积来说，卷积操作的位置都是固定的。...可变形PSROI Pooling的示意图 PSROI Pooling是R-FCN中提出来，文章见目标检测算法之NIPS 2016 R-FCN（来自微软何凯明团队）。这里仍然分成上下两部分。

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卷积神经网络之反向传播算法

前面已经推导学习了卷积神经网络之前向传播算法，本篇文章将推导卷积神经网络之反向传播算法。...在学习卷积神经网络算法之前，希望你对深度神经网络有一定程度的了解，我在之前也有写过相关的文章，包括深度神经网络之前向传播算法、深度神经网络之反向传播算法、深度神经网络之损失函数和激活函数、深度神经网络之正则化...1.DNN反向传播算法 ? 2.CNN反向传播算法对比深度神经网络反向传播算法，卷积神经网络反向传播算法需要解决以下几个问题。 ?...由于卷积层可以有多个卷积核，各个卷积核之间的处理方式是完全相同的，为了简化算法公式的复杂度，下面推导时只针对卷积层中若干卷积核中的一个。 ? ? ? ? ? ? ?...5.CNN反向传播算法总结输入：m个图片样本，CNN模型的层数L和所有隐藏层的类型。对于卷积层，要定义卷积核的大小K，卷积核子矩阵的维度F，填充大小P，步幅S。

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反向传播算法推导-卷积神经网络

【获取码】SIGAI0417. [3] 人脸识别算法演化史【获取码】SIGAI0420. [4] 基于深度学习的目标检测算法综述【获取码】SIGAI0424. [5] 卷积神经网络为什么能够称霸计算机视觉领域...5月集锦—机器学习和深度学习中一些值得思考的问题【获取码】SIGAI 0601 [18] 大话Adaboost算法【获取码】SIGAI0602 [19] FlowNet到FlowNet2.0：基于卷积神经网络的光流预测算法...[23] 用一句话总结常用的机器学习算法【获取码】SIGAI0611 [24] 目标检测算法之YOLO 【获取码】SIGAI0615 [25] 理解过拟合【获取码】SIGAI0618 [26] 理解计算...：从√2到AlphaGo ——第1季从√2谈起【获取码】SIGAI0620 [27] 场景文本检测——CTPN算法介绍【获取码】SIGAI0622 [28] 卷积神经网络的压缩和加速【获取码】SIGAI0625...获取码】SIGAI0704 [32] 机器学习算法地图【获取码】SIGAI0706 [33] 反向传播算法推导-全连接神经网络【获取码】SIGAI0709 [34] 生成式对抗网络模型综述【获取码

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深度学习-卷积神经网络-算法比较

与其他图像分类算法相比，CNN使用的预处理相对较少。这意味着网络将学习传统算法中手工设计的过滤器。与特征设计中的先验知识和人工无关的这种独立性是主要优势。...与其他神经网络一样，LeNet-5具有多个层，可以通过反向传播算法进行训练。它可以获得原始图像的有效表示，这使得从原始像素直接识别视觉模式成为可能，而且很少进行预处理。...进行池化，于是得到了S2(6@14×14) C3层-卷积层利用前六个C3特征，从三个连续子集中获取输入S2中的功能图。...最后一个从所有S2特征映射中获取输入。因此C3层有1516个可训练参数和151600个连接，下图引自LeNet-5 paper。...使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合通过训练数据进行自我变换的方式进行扩充数据规模，以提高算法的识别准确率水平翻转图像给图像增加随机的色彩使用Relu激活函数替换之前的sigmoid

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详解卷积中的Winograd加速算法

「GiantPandaCV导语」：这篇文章为大家介绍一下用来加速卷积运算的WinoGrad算法的原理，工程实现以及相关优化思路，如果你对卷积加速算法感兴趣可以看看这篇文章。...所以在这种情况下，针对卷积的WinoGrad算法出现了，它不仅可以类似FFT一样降低计算量，它还不会引入复数，使得卷积的运算加速成为了可能。...最近尝试给MsnhNet做卷积的WinoGrad实现，然后开始了解这个算法，并尝试参考着NCNN来理解和动手写一下。...参考了多篇优秀的讲解文章和NCNN源码，感觉算是对这个算法有了较为清楚的认识，这篇文章就记录一下我在实现并且步长为的WinoGrad卷积时的一些理解。...这个时候，WinoGrad算法的乘法次数为，而如果直接卷积乘法次数为，「降低了2.25倍的乘法计算复杂度」。 4.

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uni-app获取用户头像下载失败

一.在我们使用uni-app的时候，经常会用到获取头像的这个方法。...res.cancel) { console.log('用户点击取消'); } } }) } }) 三.在下载的时候，会遇到一个问题，下载失败...，刚开始我以为是因为获取头像的接口有问题，但是我发现在微信开发者工具里，不报错只有在发布正式版或者测试版的时候，获取头像失败，于是我想到了一个问题应该是微信小程序设置不能透过这个域名，大概会出现以下几个问题...①刚开始获取的微信的头像的路径是https://thirdwx.qlogo.cn，这个不是微信官方域名，所以我们要替换为https://wx.qlogo.cn 例如： userInfo.avatarUrl

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卷积神经网络之前向传播算法

OK，开始学习算法，今天准备讲解CNN(卷积神经网络)。...学习卷积神经网络之前，建议学习下深度神经网络，没学习过的可以看我之前写的文章，深度神经网络之前向传播算法、深度神经网络之反向传播算法、深度神经网络之损失函数和激活函数、深度神经网络之正则化。...不管维度多少，对于我们的输入，前向传播算法可以表示为如下所示，其中上标表示层数，*表示卷积，b表示偏倚，σ表示激活函数，一般都是ReLU激活函数。 ?...10.CNN前向传播算法总结输入：1个图片样本，CNN模型的层数L和所有隐藏层的类型。对于卷积层，要定义卷积核的大小K，卷积核子矩阵的维度F，填充大小P，步幅S。...上面就是CNN前向传播算法全过程，下篇来讨论CNN的反向传播算法。你看到的这篇文章来自于公众号「谓之小一」，欢迎关注我阅读更多文章。

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反向传播算法推导-卷积神经网络

导言在SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”中，我们推导了全连接神经网络的反向传播算法。...卷积神经网络由于引入了卷积层和池化层，因此情况有所不同。在今天这篇文章中，我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。...这几组公式具有普遍意义，对于卷积神经网络的全连接层依然适用。如果你对这些公式的推导还不清楚，请先去阅读我们之前的文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”。卷积层首先推导卷积层的反向传播计算公式。...至此根据误差项得到了卷积层的权重，偏置项的偏导数；并且把误差项通过卷积层传播到了前一层。推导卷积层反向传播算法计算公式的另外一种思路是把卷积运算转换成矩阵乘法，这种做法更容易理解，在后面将会介绍。...至此我们得到了卷积层和池化层的反向传播实现。全连接层的反向传播计算方法和全连接神经网络相同，组合起来我们就得到了整个卷积网络的反向传播算法计算公式。

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卷积神经网络(CNN)反向传播算法

在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。...在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法　　　　我们首先回顾DNN的反向传播算法。...在研究过程中，需要注意的是，由于卷积层可以有多个卷积核，各个卷积核的处理方法是完全相同且独立的，为了简化算法公式的复杂度，我们下面提到卷积核都是卷积层中若干卷积核中的一个。 3....已知卷积层的$\delta^l$，推导该层的$W,b$的梯度　　　　　　　　好了，我们现在已经可以递推出每一层的梯度误差$\delta^l$了，对于全连接层，可以按DNN的反向传播算法求该层$W,b$...CNN反向传播算法总结　　　　现在我们总结下CNN的反向传播算法，以最基本的批量梯度下降法为例来描述反向传播算法。

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Zookeeper 分布式锁原理、源码及获取失败问题

，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听(watcher)比自己次小的节点（只关注比自己次小的节点是为了防止发生“羊群效应...block_id=tuijian_wz 分布式锁_慕课手记 http://www.imooc.com/article/details/id/256334 lock.acquire获取分布式锁失败 Java...实现Zookeeper分布式锁 https://blog.csdn.net/weixin_38004638/article/details/97292019 实现多线程轮流获取锁，单线程重复获取锁成功...对比获取锁过程，将生成节点路径缩短 ? 客户端断开后重连，已经可以正常获取锁锁信息如下，分别是获取分布式锁生成节点，以及获取分布式id中workid生成节点 ?...获取分布式锁生成节点，以及获取分布式id中workid生成节点 ? 客户端断开后重连，原生成的workid节点已经删除，但路径还在 ?

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卷积神经网络(CNN)前向传播算法

在卷积神经网络(CNN)模型结构中，我们对CNN的模型结构做了总结，这里我们就在CNN的模型基础上，看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。 1....从上图可以看出，要理顺CNN的前向传播算法，重点是输入层的前向传播，卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。...CNN输入层前向传播到卷积层　　　　输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。一般输入层对应的都是卷积层，因此我们标题是输入层前向传播到卷积层。　　　　我们这里还是以图像识别为例。　　　　...隐藏层前向传播到卷积层　　　　现在我们再来看普通隐藏层前向传播到卷积层时的前向传播算法。　　　　假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量，则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。...有了CNN前向传播算法的基础，我们后面再来理解CNN的反向传播算法就简单多了。下一篇我们来讨论CNN的反向传播算法。（欢迎转载，转载请注明出处。

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RSA加密算法获取Token

加密算法获取Token https://blog.csdn.net/u010048119/article/details/126049523 场景: 自动化测试需要通过数据加密计算secret, 接口传递才能获得...token 目标: 使用接口给的 spk(公钥) 和secret(加密内容) 加密, 接口传递获取token T任务: python实现RSA工具类实现公钥加密 A实现: 编码: 对spk和secret...进行编码为byte和python对象加密: 使用rsa的加密算法进行加密解码: 将加密后的secret解码为str接口传递 import base64 import rsa class RSAUtiles

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前端leetcde算法面试套路之堆5失败

大顶堆按照题目已经，需要取出一组数组中的最大值和次大值，进行一定运算后，会将计算值返回给数组，然后循环操作，直到数组长度最大为 1 时结束所以就是动态取极值，可以考虑用堆来处理定义一个方法 pop，每次获取堆顶元素...合并K个升序链表分析 -- 堆这里主要是把链表当成是堆的一个元素，以链表头的值作为小顶堆创建的基点这里要求得到是 K 个升序链表合并链表，我每次都获取 K 个链表中的最小值，然后放到我自己的链表中，最后得到的就是一个合并完的升序链表了空间复杂度就是维护堆

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获取当前jdk支持的摘要算法以及签名算法

; } System.out.println(""); System.out.println("-------当前JDK支持的消息摘要算法...{ System.out.println(s); } System.out.println("-------当前JDK支持的签名算法

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