目前解释得比较清晰的一篇文章，对深度学习，卷积神经网络原理有帮助

本文对2019年10月更新的CNN综述文章《A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks》进行了翻译，对大家全面了解CNN架构进展有所帮助。

☆函数与单位冲激函数的卷积 一个函数与单位冲激函数的卷积，等价于把该函数平移到单位冲激函数的冲激点位置。 亦称单位冲激函数的搬移特性 证明：

CNNvsNN_Digit_recognizer 进行该项目的目的是在通用数据集上比较卷积神经网络（CNN）和常规神经网络（NN）的性能差异。

CNN与RNN图像分类 该程序使用卷积神经网络和递归神经网络对来自MNIST手写数字数据集的图像进行分类。 CNN最适合计算机视觉应用，因为可以使用RNN，但并不流行。该项目的目的是证明CNN模型相对于RNN可​​能具有的优势。 设置 需要Python 3.5-3.8才能与所有必需的模块兼容 # Clone this reposititory git clone https://github.com/JohnNooney/CNN_vs_RNN_Image_Classification # Go into repository cd ../cnn_vs_rnn_image_classification # Install required modules pip install -r requirements.txt 用法 使用python app.py启动应用程序后，将出现一个窗口，您可以

本文来自于云社区，本文章主要介绍了转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢，转置卷积层实现过程又是什么样的呢,希望读后会给您带来帮助。在CNN提出之前，我们所提到的人工神经网络应该多数情况下都是前馈神经网络，两者区别主要在于CNN使用了卷积层，而前馈神经网络用的都是全连接层，而这两个layer的区别又在于全连接层认为上一层的所有节点下一层都是需要的，通过与权重矩阵相乘层层传递，而卷积层则认为上一层的有些节点下一层其实是不需要的，所以提出了卷积核矩阵的概念，如果卷积核的大小是n*m，那么意味着该卷积核认为上一层节点每次映射到下一层节点都只有n*m个节点是有意义的，具体的映射方式下一节会讲到。到

使用卷积神经网络对mnist数据集进行分析 使用tensorflow对mnist数据集进行建模 #1、导入需要用到的包 import tensorflow as tf import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #2、导入mnist数据集 mnist = input_data.read_data_sets("data/", one_hot=True) #3、

盲去模糊系统 这是一个基于本文的盲去模糊系统： 。 我提供了一个包含二进制代码和源代码的“，因此您可以轻松地尝试它。 剩下的最重要的工作是减少振铃伪影。 老实说，直到今年夏天我有空之前一直在尝试它，但是我做不到。 我欢迎挑战者的挑战:-) 另外，该系统的许可证为GPL2 。 描述 该系统仅在Linux上运行，并且需要以下库： 该系统由去模糊引擎和GUI子系统组成。 该引擎在lib子目录下作为静态库提供，其源代码也在libsrc子目录下提供。 如果重新创建静态库，则必须在libsrc子目录上执行make命令。 无业游民的箱子 要求 vnc客户端 如何使用 [1]创建Vagrantfile 创建一个Vargantfile，如下所示： # -*- mode: ruby -*- # vi: set ft=ruby : Vagrant.configure(2) do |config

一种基于快速卷积方案的快速水平集算法在RSF、LIC和LATE模型中得到验证

针对显著性检测中特征选择的主观片面性和预测过程中特征权重的难以协调性问题，提出了一种基于全卷积神经网络和多核学习的监督学习算法。首先通过MSRA10K图像数据库训练出的全卷积神经网络（FCNN），预测待处理图像的初步显著性区域；然后在多尺度上选择置信度高的前景、背景超像素块作为多核支持向量机（SVM）分类器的学习样本集，选择并提取八种典型特征代表对应样本训练SVM；接着通过多核SVM分类器预测各超像素显著值；最后融合初步显著图和多核学习显著图，改善FCNN网络输出图的不足，得到最终的显著性目标。该方法在SOD和DUT-OMRON数据库上有更高的AUC值和F-measure值，综合性能均优于对比方法，验证了该方法在显著性检测中准确性的提高，为目标识别、机器视觉等应用提供更可靠的预处理结果。