卷积 数论

前置知识：FWT 的另一种理解 FWT 的另一种理解，文中使用的系数矩阵 \(F\) 似乎不太标准，本文中认为 \(\mathscr{F}(\bm a)=F\times\bm a\)。 摘要：FWT 使用的线性变换的系数矩阵 \(F\) 需要满足 \(F(i,x\oplus y)=F(i,x)\ti ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： CNN训练结果 GA优化之后的CNN训练结果 GA优化过程得到的均值收敛过程 CNN与GA优化CNN的识别率对比 本课题采用的数据库如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法是一种结合了遗传算法（GA） ......

今天在群里又看到了经典的数论不等式：\(\min x, s.t. L \le ax \bmod b \le R\)。以及杜岩旭问这个是不是等价于 \(\min at \bmod b, t \in [L, R]\)。实际上当然是等价的。首先我们可以胡乱处理一下令 \(a \perp b\)，无论在哪个 ......

深度学习 深度学习模型是一种机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络进行学习和推断。深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。 深度学习模型的基本单元是神经网络，它由大量的人工神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。深度学习模型的深度指的是神 ......

加法原理 若完成一件事的方法有 \(n\) 类，其中第 \(i(1 \le i \le n)\) 类方法包括 \(a_i\) 种不同的方法，且这些方法互不重合，则完成这件事共有 \(\sum\limits_{i=1}^{n}a_i\) 种不同的方法。 乘法原理 若完成一件事的步骤有 \(n\) 个， ......

AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......

狄利克雷卷积（Dirichlet Convolution）在解析数论中是一个非常重要的工具，使用狄利克雷卷积可以很方便地推出一些重要函数和公式，它在信息学竞赛和解析数论中至关重要. ......

狄利克雷卷积（Dirichlet Convolution）在解析数论中是一个非常重要的工具，使用狄利克雷卷积可以很方便地推出一些重要函数和公式，它在信息学竞赛和解析数论中至关重要. ......

基于Mel谱图和卷积神经网络的音频识别 摘要——近年来，由于其许多潜在的应用，自动声音识别受到了越来越多的研究兴趣。其中包括视频/音频内容的自动标记和机器人的实时声音检测。虽然图像分类是一个研究较多的话题，但声音识别还不太成熟。在这项研究中，利用了为图像分类开发的鲁棒机器学习技术，并将其应用于声音识 ......

文献来源： EXPLAINABLE DEEP ONE-CLASS CLASSIFICATION 最近在做一些异物检测之类的算法任务，原本想使用目标识别算法，但是问题是正样本太多，而负样本没几个。所以有必要使用异常检测算法，日后不妨再结合目标识别任务去做。 在正式开始前，需要先简单介绍一个广义损失函数 ......

使用卷积神经网络解决美食图片的分类问题：：：数据集在我这里，私聊给！！！！！！！！！ 环境：python3.7 ， 飞浆版本2.0 ， 操作平台pycharm 步骤1：美食图片数据集介绍与加载： 本实践使用的数据集包含5000张格式为jpg的三通道彩色图像，共5种食物类别。对于本实践中的数据包，具体 ......

CNN 卷积神经网络 1. 二维卷积公式（机器学习） \[O(i, j) = \sum^{kh}_{i = 0} \sum^{kw}_{j = 0} w(i, j) * I(i + kh, j + kw) \]上述公式中，\(O\) 为输出矩阵，\(I\) 为输入矩阵，\(w\) 为卷积核，\(kh ......

特征映射和感受野 因此，当需要检测输入特征中更广区域时，我们可以构建一个更深的卷积网络 。 利用卷积网络进行目标边缘检测 ......

对于表格数据（其中行对应样本，列对应特征），我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。原因如下： 当特征数非常高维时，全连接网络的参数会变得极大，导致计算成本大 ......

前言 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，可以有效地处理如时间序列和图片数据等。关于卷积的概念网络上也比较多，这里就不一一描述了。实战为主当然要从实际问题出发，用代码的方式加深印象。在写代码前，我先说一下为什么我 ......

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int P=1e9+7; int mod(int a){//求模 return ((a%P)+P)%P; } int add(int a,int b){//加法 a=mod(a); b=mod(b ......

白羽~ summer pockets AlexNet 背景 当时计算机视觉研究人员会告诉一个诡异事实————推动领域进步的是数据特征，而不是学习算法。计算机视觉研究人员相信，从对最终模型精度的影响来说，更大或更干净的数据集、或是稍微改进的特征提取，比任何学习算法带来的进步要大得多。 另一组研究人员， ......

算法部分 杜教筛 \[S(n) = \sum_{i = 1}^{n}f(i) \]要求 \(f\)积性，且能被表示为 \(f* h = g\)，而 \(g\) 的前缀和与 \(h\) 的点值是好求的。 考虑展开狄利克雷卷积。 \[\begin{aligned} \sum_{i = 1}^{n} f* ......

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int P=1e9+7; int mod(int a){//求模 return ((a%P)+P)%P; } int add(int a,int b){//加法 a=mod(a); b=mod(b ......

整除 若 \(a / b (b \ne 0)\) 为整数，则称 \(b\) 整除 \(a\) ，记作 \(b \mid a\) 。若 \(a / b\) 和 \(c / b\) 的余数相等，则称 \(a, c\) 模 \(b\) 同余。 同余 关于同余，有以下命题等价： \(a\) 和 \(b\) ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 CNN是一种专门用于图像处理的神经网络架构，其核心是卷积层、池化层和全连接层。CNN利用卷积操作和池化操作来自动学习图像中的特征，然后通过全连接层将这些特征映射到不同类别的标签上，实现图像分类和目标识别。 CNN ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播，正确佩戴口罩可以有效切断新冠肺炎病毒的传播途径，是预防感染的有效措施。国内公众场合要求佩戴口罩。而商场、餐饮、地铁等人员密集型的场所对人流量高峰时段的应对措施往往令人力不 ......

卷积实现 \[y(n) = x(n) * h(n) \\ y(n) = \sum_{m = -\infin}^{\infin}x(m)h(n-m) \]%确定第一个序列的x轴和y轴坐标 nx = [0:1]; x = [1 2]; %确定第二个序列的x轴和y轴坐标 nh = [0:2]; h = [ ......

拉普拉斯变换和卷积 如果 \(F(s)\) 和 \(G(s)\) 分别是 \(f(t)\) 和 \(g(t)\) 的拉普拉斯变换，那么： \((f * g)(t)\) 的拉普拉斯变换是 \(F(s) \cdot G(s)\) 即： \(\mathcal{L}\{f * g\} = F(s) \cdo ......

一、应用情景 求 \(\sum\limits_{i = 1}^{n} g(i)\lfloor\frac n i\rfloor,n\leq 10 ^{12}\) 二、常见结合 莫比乌斯反演 …… 三、算法原理&代码实现 实际上，\(~\lfloor \frac n i\rfloor~\)的取值其实最多 ......

目录 前言 数论基础 1.1 整除 1.2 带余除法，同余 质数 2.1 唯一分解定理 2.2 质数筛（线性筛） 2.3 欧拉函数 最大公因数/最小公倍数 3.1 辗转相除法 3.2 裴蜀定理 3.2 扩展欧几里得算法 线性同余方程 4.1 费马小定理 4.2 欧拉定理 4.3 逆元 4.4 求解线 ......

0 前言 闲的没事的时候可能会摸鱼写一写，都是些非常基础的东西。 最高大概会写到 exCRT 和 exBSGS 吧，阶和原根往后的我也不会了，但是前面的内容会时不时来补充。 为了方便偷懒，许多定理不会给出证明。 1 基本概念 \(\gcd(a,b)\) 或者 \((a,b)\)：\(a,b\) 的最 ......

这节课中主要讨论了卷积神经网络的发展历史以及几种经典结构是如何构建的 卷积网络经典结构 AlexNet VGG GoogleNet Residual Network AlexNet 在2012年的时候，Alexnet神经网络提出，这时网络的架构比如说各个层之间要如何排列组合，使用多少卷积层池化层，每 ......

这节课中介绍了卷积网络的基本组成部分(全连接层，激活函数，卷积层，池化层，标准化等)，下节课讨论了卷积神经网络的发展历史以及几种经典结构是如何构建的 卷积网络组成部分 前言 卷积层 池化层 normalization 前言 在之前提到的全连接神经网络中，我们直接把一个比如说32 * 32 * 3的图 ......

https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 目录结构 README.md # Basic MNIST Example pip install -r requirements.txt python main.py # CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 py ......