verilog实现卷积神经网络CNN，包括卷积层，Relu激活层，FC全连接层，pool池化层，输入图片需要满足28*28

Environment OS: macOS Mojave Python version: 3.7 PyTorch version: 1.4.0 IDE: PyCharm 文章目录0. 写在前面1. 卷积与转置卷积1.1 卷积层1.2 转置卷积层2. 池化与去池化2.1 池化层2.2 去池化层3. 线性连接4. 激活函数4.1 sigmoid4.2 tanh4.3 ReLU4.4 ReLU 的修改版们 0. 写在前面 本文记录一下使用 PyTorch 建立神经网络模型中各种层的定义方法，包括卷积层(卷积、转置卷积)、池化层（平均池化、最大池化、反池化）、全连接层、激活函数层。这里主要记录对于二

(Spatial Pyramid Pooling，SPP)空间金字塔池化讲解及代码实现 神经网络框架版本：tensorflow==1.14;keras==2.2.4

compact bilinear pooling(tensorflow版本)，可用于细粒度分类，特征融合

alexnet代码matlab CNNs-visualization 利用MATLAB里的反卷积和反池化实现 王同学，想请你帮我思考一下做个东西：不知道你看过那个visualizing and understanding cnn那篇文章没有。你可以看到，他的可视化是通过上采样以及反卷积把某层的冲激响应映射会原始的RGBk空间中显示出来，这个比较合理。跟我提供的代码不太一样，我是直接将某层的冲激响应转成灰度图或者热图显示出来。你是否可以考虑参照那篇文章，用matlab把这个实现，因为我觉得这样更合理。给你提供函数表 可以用里头的transposedConv2dLayer和maxUnpooling2dLayer实现 建议使用vgg16网络，不用alexnet网络

face_recognition 项目名称为：自建数据集人脸识别。该项目利用电脑自带摄像头或者已有照片进行人脸数据集建立，再进行人脸检测，人脸识别，人脸预测，包括数据采集、数据预处理、建模、模型训练、模型使用预测全过程。项目使用Openc3进行数据采集、数据预处理，Keras 进行建模，模型参考了VGG16网络，包含4个卷积层，5个LeRu层，2个池化层，3个Dropout层，2个全连接层，1个flatten层，1个分类层，共18层。 更多内容，请看代码中的 read_me.pdf ！

UFLDL Exercise: Convolution and Pooling 卷积和池化 matlab代码 只需下载训练集和测试集就可以直接运行

CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具，使用CNN双向lstm和crf模型，并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能一体化的完成中文和英文分词，词性标注，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换，训练脚本，预训练模型，可用于序列标注研究。注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93％，词性标注准确率约为90％，实体标注（在本样本上）约为85％。 提示 中文分词，词性标注，实体识别，在使用上述模型时，本质是就是标注问题！！！如果您第一次使用相关的模型，只需加上self.c

基于最大池化的图双注意力网络计算机研究及应用.docx

【ch10-卷积神经网络】 池化与采样.pdf