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搜索资源列表

  1. GPU版本卷积神经网络

  2. 采用matlab写的GPU版本卷积神经网络，使用了maxpooling等技术，使用请注明原作者，matlab版本2013a.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-01-06
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：cuoqu

  1. Deep Learning Tutorial

  2. 1 LICENSE 1 2 Deep Learning Tutorials 3 3 Getting Started 5 3.1 Download . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3.2 Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-05-20
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lengwuqin

  1. GPU版本卷积神经网络

  2. 采用matlab写的GPU版本卷积神经网络，使用了maxpooling等技术，matlab版本2013a.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-27
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：narutowz

  1. keras-01.pdf

  2. 深度学习框架keras使用文档， 内容介绍keras使用 方法。Keras实战 深度学习框架哪家强? GitHub activit stars Forks 100000 50000 40.000 50.000 20.0i 0 0 Watchers Contributors 1500 6000 500 ■■ c Keras实战 为什么选择 Keras? K① Keras实战 为什么选择 Keras? import tensorflow as tf mnist= tf keras, datase

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-09-01
    • 文件大小：884kb
    • 提供者：qq_23374769

  1. MaxPooling 最大池化简单实现

  2. #!/usr/bin/env python2 # -*-coding:utf8-*- import numpy as np def max_pooling(feature_map, size=2, stride=2): """max_pooling""" channel = feature_map.shape[0] height = feature_map.shape[1] width = feature_map.shape[2] # 确定最后的输出形状

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：21kb
    • 提供者：weixin_38746951

  1. Max Pooling和 Average Pooling的区别，使用场景分别是什么？

  2. 池化操作时在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作，一般在卷积层后面都会接一个池化操作，但是近些年比较主流的ImageNet上的分类算法模型都是使用的max-pooling，很少使用average-pooling，这对我们平时设计模型时确实有比较重要的参考作用，但是原因在哪里呢？        pooling作为一个对特征的操作，应该看具体任务。有论文提到，低层的网络对细节特征的响应更高，那么随着对特征的不断处理，高层的网络对抽象特征有更好的响应。pooling作为对特征的处理操作，也应该考虑，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：89kb
    • 提供者：weixin_38637272

  1. tiny_cnn:卷积，关联和合并是神经网络的基本单元。 该测试希望您在CC ++中编写这三部分的功能-源码

  2. tiny_CNN性能测试 卷积，Relu以及池化是卷积神经网络的基本单元，这个项目采用C ++实现了这三个基本单元的前进和后退计算。并且实现了将这三个单元组合为一体的模块以提高性能，组合后有1.2倍的性能提升。该项目采用OpenMP支持多核并行。 目录 介绍 1.项目结构 ./src原始码 ./lib开源第三方矩阵库Eigen（长期可调用MKL） ./data mnist数据集 ./python numpy实现算法demo以及Pytorch作基准 ./main.cpp测试性能代码 2.建立 m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42102358

  1. Custom_TensorRT-源码

  2. Custom_TensorRT 这是一个代码制作自定义卷积层。（使用CUDA内核，TensorRT IPlugin） 您可以从mnist_torch_tensorrt.py获取重量文件。 MNIST Conv2D（5X5内核，零填充，OutChannel = 5）：（1、28、28）->（5、24、24） Maxpooling（2X2内核，零填充，2X2步幅）：（5，24，24）->（5，12，12） FClayer1：（5，12，12）->（120，） Relu

  3. 所属分类：其它

  1. 图像分类：这是对图像进行分类的深度学习模型-源码

  2. 此仓库具有我的图像分类模型开发的历史。 模型代码开始于从Kaggle下载胸部X射线数据集。 然后要预处理数据集，请删除损坏的图像。 基本模型由4组卷积和maxpooling层组成，然后是平坦层和2个致密层。 模型版本2与基本模型相似，但是增加了增强功能。 为了比较这些模型，针对时期绘制了精度曲线和损耗曲线。 另外，输入一组测试图像以测试训练后的模型，并绘制混淆矩阵和ROC曲线。

  3. 所属分类：其它

  1. animal_recognition：识别5类动物-源码

  2. 动物识别 数据来源：dphi 训练模型以识别5类动物 培训：6558张图像，验证：1638张图像，测试：901张图像 使用ImageDataGenerator进行图像增强，调整大小和规范化 使用Accuracy作为度量标准，并使用categorical_crossentropy作为损失函数 训练了几种不同的模型 楷模 描述 准确性 笔记 型号1：MLP 4层密集，图片尺寸[256x256]，优化程序=亚当 40％ 对于MLP来说还不错 型号2：MLP 具有2层滤除功能的5层密集模式，尝试

  3. 所属分类：其它

  1. KelpNet：纯C＃机器学习框架-源码

  2. KelpNet：纯C＃机器学习框架 /* SampleCode */ FunctionStack nn = new FunctionStack ( new Convolution2D ( 1 , 32 , 5 , pad : 2 , name : " l1 Conv2D " ), new ReLU ( name : " l1 ReLU " ), new MaxPooling ( 2 , 2 , name : " l1 MaxPooling " ), new C

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：403kb
    • 提供者：weixin_42127748

  1. ps and deeplearning

  2. ”知识是互通的“，这是一次旅行中，一个长者对我说的话。这句话在以后的生活中，我的感受越来越明显。疫情期间，在家呆着没事做，于是开始去哔哩哔哩学习ps，学到了ps中各种工具的基本用法。今天在家看李宏毅老师的视频，讲卷积神经网络的时候，讲到了对图片的处理，适当降低图片像素并不会改变图像本身的内容，而且可以减少模型参数，他说，”这个操作可以利用maxpooling完成“。这句话让我觉得maxpooling这个东西就像ps中的某种工具，比如移动工具，矩形工具等，每个工具都有它的作用。我感受到了这个之后呢

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_38706100

  1. 笔试题——max pooling滑动窗口实现(python 代码)

  2. 题目 输入：从控制台获取n,m,a,b;其中n*m为矩阵大小，a*b为滑动窗口大小 矩阵中的值，通过(i*j)mod 10 得到， 在滑动过程中，需要获得每次滑动窗口中的最大值，并存储下来 输出：所有最大值的和 要求及思路 纯暴力求解法，时间复杂度过高，需要使用滑动窗口方法求解 题目为2维矩阵，所以需要对行和列依次使用滑动窗口方法即可 不了解滑动窗口的可以参考一维滑动窗口这篇文章 源码 from pip._vendor.distlib.compat import raw_input

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_38743737