卷积dsplearning_day方程dsplearning
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
一般情况下的阿波罗尼斯圆的方程的推导过程
首先介绍一下什么是阿波罗尼斯圆: 已知平面上两点 \(A, B\), 则所有满足 \(\frac{PA}{PB}=k\) 且不等于 \(1\) 的点 \(P\) 的轨迹是一个以定比 \(m:n\) 内分和外分定线段 \(AB\) 的两个分点的连线为直径的圆. 这个轨迹最先由古希腊数学家阿波罗尼斯发现 ......
介质中麦克斯韦方程组与场量的边界条件
介质中的麦克斯韦方程组就已经可以完全写出来了： 以及，它也就是微观状态的欧姆定律。 我们注意到，麦克斯韦方程组有两种形式，一个是微分形式，一个是积分形式。 其中微分形式，只适用于电荷电流连续分布的区域，但实际问题上会遇到在介质分界面的情况，在分界面上，介质的电磁参数（介电常数、磁导率、电导率等）会发 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
【信号与系统】卷积信号计算
 
在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
典型卷积神经网络（LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet）
3.1 LeNet-5网络 LeNet-5 曾被大规模用于自动识别美国银行支票上的手写数字。该网络是卷积神经网络 (CNN)。CNN 是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在 3 个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。具有共享权重的局部感受野是卷积层的本质，下面描述的 ......
Advanced Algebra高等代数 - 多元建模有多个方程(多元线性)组成 - 使用 NumPy 实现 矩阵的初等行变换：
线性：指多元变量的每一元变量都是1次方(可以将高于1次方的元，以新一元变量代换，求解再做开方运算) 将应用问题转化为 多个多元线性方程，并成一组； 由多元线性方程组 抽出 增广矩阵，并以“消元法”的策略，步步判断求解； 对 增广矩阵 的 多个 “方程” 应用“行消元法” 化简 成 阶梯矩阵；判断有无 ......
pytorch转onnx中关于卷积核的问题
pytorch导出onnx过程中报如下错误： RuntimeError: Unsupported: ONNX export of convolution for kernel of unknown shape. 我报错的部分代码如下： def forward(self, input): n, c, ......
门把手⭐魔法少女：新篇章！大混乱？鏖战微分方程~与Wronsky的日与夜
\[ \newcommand{\d}{\mathrm d} \newcommand{\scr}{\mathscr} \newcommand{\bf}{\mathbf} \] 忍不了，一拳把微分方程干爆！！！ I.一些非线性微分方程的解法 参数分离微分方程 可写成 \(p(x)\d x=q(y)\d ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类+数据分析
一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类
恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物 ......
机器人运行学逆解常用三角函数方程求解
\(sin\left(\theta\right)=a\), 求 \(\theta\) \[\Longrightarrow\theta=atan2\left(a,\pm\sqrt{1-{a}^{2}}\right) \] \(cos\left(\theta\right) = a\),求 \(\thet ......
微积分 A(1) —— 常微分方程
122 常微分方程（1） 内容：\(\newcommand{\eps}{\varepsilon}\) \(\newcommand{\bs}{\backslash}\)\(\newcommand{\e}{\mathrm{e}}\)\(\newcommand{\d}{\mathrm{d}}\) \(\n ......
【Mathematical Model】Python拟合多元方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合，有兴趣的可以查看：Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......
一起从零开始学电06【数学与电之联立方程与矩阵-上】
之前我们讲了基尔霍夫定律，但是只讲了其原理并没有提到其具体的运算，而是采用了欧姆定律的计算方法。这一次我们将正式的学习基尔霍夫定律。 电压降 之前我们提到过负载就像一个石头阻碍电流，现在想象一下假如我们就是电流，负载是个山坡。 我们作为电流在再爬山时需要克服山坡的大小(电阻大小)，电压在我们后面推着 ......
一起从零开始学电07【数学与电之联立方程与矩阵-下】
行列式解二元方程组 上一章我们有一个方程组 \[\begin{cases} 9x+y=12\\ x+8y=24 \end{cases} \]我们将其转换为了矩阵形式 \[\begin{bmatrix} 9&1\\ 1&8 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x\\ y \en ......
卷积
目录 卷积 卷积层的结构参数 计算公式 特殊卷积 卷积的矩阵表示 转置卷积 空洞卷积 可分离卷积 空间可分离卷积 深度可分离卷积 分组卷积 可变形卷积 卷积 卷积层的结构参数 **卷积核大小(Kernel Size): **定义卷积操作的感受野。 步幅(Stride): 定义卷积核遍历图像时的步幅大 ......
【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。 ......
PINNs解麦克斯韦方程
1 问题介绍 麦克斯韦方程控制着光的传播及其与物质的相互作用。因此，利用计算电磁学模拟求解麦克斯韦方程对理解光与物质相互作用和设计光学元件起着至关重要的作用。对于线性、非磁性、各向同性材料没有电、磁电流密度的方程通常可以写成如下形式： 2 物理驱动深度学习方法简介 神经网络作为一种强大的信息处理工具 ......
基于物理的渲染（2）：渲染方程
基于物理的渲染（2）：渲染方程 \[L_o(p,ω_o)=∫_Ωf_r(p,ω_i,ω_o)L_i(p,ω_i)n⋅ω_idω_i \] 其中\(L_o\)为P点的出射辐射率，\(f_r\)是P点入射方向到出射方向光的反射比，也叫双向反射分布函数（BRDF），\(L_i\)是P点入射光辐射率。渲染 ......
深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络（CNN）
1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络，是一种前馈神经网络，它采用的是SGD（随机梯度下降）算法，它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元，在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域，因其避免了对图像的前期的预处理，所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
一次线性方程组 高斯消元笔记
高斯消元原理 高斯消元用来解如下形式的方程组： \[\begin{cases} a_{1, 1} x_1 + a_{1, 2} x_2 + \cdots + a_{1, n} x_n = b_1 \\ a_{2, 1} x_1 + a_{2, 2} x_2 + \cdots + a_{2, n} x ......
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模 基本信息 题目：Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network 来源：USENIX Association 摘要 网络威胁情报 （CTI） ......
MATLAB计算表达式求解方程
1、利用syms声明表达式中需要使用的变量 2、编辑带有变量的表达式 3、使用subs命令将表达式中的变量替换为具体数值，此过程有计算功能 4、求解方程组可以使用solve函数 5、eqn = [方程1，方程2] var = [待求未知数1 待求未知数2] ans = solve(eqn,var) ......