Machine learning for predicting properties of porous media from

我们观察PPT的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做的好处是降低了任务的复杂度。深度学习领域中，处理一张大图的时候，使用卷积神经网络的计算量随着图片像素的增加而线性增加。如果参考人的视觉，有选择地分配注意力，就能选择性地从图片或视频中提取一系列的区域，每次只对提取的区域进行处理，再逐渐地把这些信息结合起来，建立场景或者环境的动态内部表示，这就是本文所要讲述的循环神经网络注意力模型。怎么实现的呢？把注意力问题

tensorflow卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释

Deep convolutional neural networks as an estimator of porosity i

Rock thin sections identification based on improved squeeze-and

Deep convolutional neural networks as a geological image classif

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BP神经网络的C语言实现版本，修改了之前的版本的一些小问题， 包括函数定义数组形参宏的错误，数据压缩里的小bug

数据集包含训练和测试两个文件，各包含 12500张图像，共 25000张。 来自 2013 年的 kaggle 竞赛，当时获胜者使用卷积神经网络达到了 95% 的精度。

本文实例为大家分享了C++实现简单BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下 实现了一个简单的BP神经网络 使用EasyX图形化显示训练过程和训练结果 使用了25个样本，一共训练了1万次。 该神经网络有两个输入，一个输出端 下图是训练效果，data是训练的输入数据，temp代表所在层的输出，target是训练目标，右边的大图是BP神经网络的测试结果。 以下是详细的代码实现，主要还是基本的矩阵运算。 #include #include #include #include #include <math.