convolution

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    Tensorflow中的Dialated卷積

    如何在Tensorfow中使用dialated convolutions，其網絡與here中描述的網絡完全相同，不同之處在於我不使用普通的5x5接受字段，而是使用2-dialated 3x3接受字段（最終應該是5x5 ，只有9個非零權重）。
    python machine-learning tensorflow deep-learning convolution 2017-08-02

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    您是否只能通過調整卷積大小來獲得步幅1？

    我讀了這篇關於使用「調整卷積大小」而不是使用神經網絡生成圖像的「反捲積」（即轉置卷積）方法。很明顯，這是如何以1的步幅大小工作的，但是如何實現它的步長大於1？ 這是我如何在TensorFlow中實現它。注意：這是自編碼器網絡的解碼器部分中的第二個「解卷積」層。 h_d_upsample2 = tf.image.resize_images(images=h_d_conv3,
    machine-learning tensorflow conv-neural-network convolution 2017-08-03

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    如何在keras中指定過濾器conv2d

    我試圖在我的Keras模型中實現一個使用特定高斯過濾器的conv2D層。我有代碼製作過濾器，儘管現有的Keras Conv2D沒有過濾器本身的參數。相反，有一個filters參數（它是一個指定輸出空間維度的整數）和kernel_size，它是指定內核維度的元組。 我試圖使用Keras後端的東西來解決這個問題，因爲conv2D功能here允許你輸入一個特定的過濾器，我想這樣做。問題是我不知道如何回到
    python filter keras convolution keras-layer 2017-08-08

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    如何在Azure機器學習中構建卷積神經網絡？

    有人應該添加「net＃」作爲標籤。我試圖通過本教程將其變成一個卷積神經網絡，以提高我在Azure的機器學習工作室神經網絡： https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Neural-Network-Convolution-and-pooling-deep-net-2 礦和教程之間的區別是我在做迴歸35功能和1個標籤，他們正在使用28x28功
    machine-learning convolution azure-machine-learning net# 2017-08-09

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    背景消除如何幫助減少CNN中的計算？

    我在很多論文中看到，預處理背景刪除有助於減少計算量。但爲什麼會這樣呢？我的理解是，無論CNN是如何填充的，0或積極的，他都可以在矩形窗口上工作。 查看this爲例。
    image-processing convolution 2017-08-09

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    如何重現scipy.convolve與theano

    我讀過關於theano conv1d問題以往的迴應，但我似乎無法使其工作： x = np.arange(50) * 1. y = np.random.normal((x+0.1)/5, 1, 50) def tophat(x, centre, width, amplitude): return tt.switch((x < centre + (width/2)) & (x >= c
    python scipy theano convolution 2017-08-11

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    這是在普通卷積神經網絡中進行的基本卷積嗎？

    我目前正在研究這個paper（第53頁），其中建議的卷積是以特殊的方式完成的。 這是下式： 下面是對它們的說明： 的圖4.2，所有輸入特徵映射（假設我在總計），O_i（I = 1 ，...，I）被映射到基於多個局部濾波器（I×J in）的卷積層中的多個特徵映射（總共假設J），Q_j（j = 1，...，J）總數），w_ {ij}（i = 1，...，I; j = 1，...，J）。該映射可以表示爲
    math keras conv-neural-network convolution 2017-08-11

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    卷積層的輸出實際上意味着什麼？

    我想了解卷積神經網絡，我正在看這個視頻。 https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA 我的印象是，當濾波器繞輸入卷積時，每個點的輸出表示特徵與輸入匹配得有多緊密。 然而，在這段視頻中6:56顯示了一個例子，其中7/9像素匹配（〜78％）視頻中的輸出爲55％，與所用的叉積方法相匹配，但遠不及78％我期望。另外，如果一個過濾器正在尋找每個像素爲0的輸入中的位
    machine-learning neural-network deep-learning conv-neural-network convolution 2017-08-14

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    不同採樣率的脈衝響應的卷積

    我正在構建一系列濾波器（一個CIC抽取器後接一個低通濾波器），我對頻率和脈衝響應感興趣。 即使知道CIC抽取具有作爲移動平均濾波器（MA）類似的脈衝響應，我計算了CIC抽取的下列方式 %parameters of cic D=300; %deci factor M=1; %delays of comb Stages=3; % get impulse response estimated b
    matlab signal-processing convolution sampling 2017-08-15

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    在多通道圖像數據集上訓練卷積網

    我想從零開始實現卷積神經網絡，我無法弄清楚如何對像rgb這樣的多通道圖像執行（矢量化）操作，尺寸。在遵循諸如this CS231n tutorial的文章和教程之後，爲單個輸入實現網絡是相當明顯的，因爲輸入層將是3d矩陣，但是在數據集中總是存在多個數據點。所以，我無法弄清楚如何在整個數據集上實現這些網絡的矢量化操作。 我已經實現了一個網絡，它需要一個3d矩陣作爲輸入，但現在我已經意識到它不會在整個
    machine-learning neural-network computer-vision conv-neural-network convolution 2017-08-22
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