1、卷积神经网络中卷积的核心意义是什么？每一组卷集合 权重是一个抽特征的滤波器， 从卷集核的角度抽取特征2、卷积神经网络很好的特性参数共享机制每一个神经元固定一组a x b x c（图像的通道数） 的参数w ，因此每一层网络的参数是 a x b x c x depth(神经元个数)；a x b 代表 ...
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2018-06-05 23:25:15
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要将卷积操作转换为矩阵乘积的第一步是要做img2col操作，如下图，想详细了解看这里：https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/ 在执行convertImageTocolumn操作的时候，传... ...
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2018-05-24 11:54:36
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Output size: 没有填充 $$ (N F)/stride +1 $$ 0值填充 $$ (N+P 2 F)/stride+1 \\其中P为填充的大小 $$ 卷积核参数的个数 $$ （F F L+B） N \ \ 其中F为卷积核的大小，L为通道数，B为偏置数（1），N为卷积核个数 $$ 总结 ...
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2018-05-13 13:52:27
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在CNN(1)和CNN(2)两篇文章中，主要说明的是CNN的基本架构和权值共享(Weight Sharing)，本文则重点介绍卷积的部分。 首先，在卷积之前，我们的数据是4D的tensor（width,height,channels,batch），在CNN(1):Architecture一文中，曾经 ...
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2018-05-07 22:55:21
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推荐文档:http://www.sohu.com/a/115830046_119709 通过调整计时器,,每25us控制ADC进行一次采集,,,,采集的数据交给DMA,,,,然后DMA给一个数组缓存,,,之后存入SD卡 如果25us采集一个 采样率就是SampleRate=40000; 其值为通道数 ...
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2018-04-23 15:49:15
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借鉴代码https://blog.csdn.net/xiongchengluo1129/article/details/79017142 吐槽一下CSDN的垃圾广告。。 这是转置，所以1维（向量）和2维（矩阵）的转置的意义很直观，就是数学上学的。 难的就是超过三维的张量，怎么转置。 先看结果： ...
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2018-04-15 22:49:56
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性能配置 处 理 器：采用Freescale Cortex-A9四核 i.MX6Q/双核 i.MX6DL 1GHz处理器，性能强悍 存储配置：标配1GB内存单通道32bit数据总线DDR3，IMX6Q 支持 1GB/2GB 内存，支持动态电源管理标配8GB固态硬盘高速eMMC4.5存储(批量可定制4 ...
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2018-04-12 13:35:45
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转载：http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 首先看到的是Blob这个类，Blob是作为Caffe中数据流通的一个基本类，网络各层之间的数据是通过Blob来传递的。这里整个代码是非常规范的，基本上条件编译，命名空间，模板类，各种不太经常看到的关键 ...
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2018-03-16 18:42:13
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一般的图像文件格式使用的是 Unsigned 8bits吧，CvMat矩阵对应的参数类型就是CV_8UC1，CV_8UC2，CV_8UC3。（最后的1、2、3表示通道数，譬如RGB是3通道，所以就用CV_8UC3） ...
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2018-03-08 17:17:44
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战舰V3的录音程序解析 上一章，我们实现了一个简单的音乐播放器，本章我们将在上一章的基础上，实现一个简单的录音机，实现WAV录音。本章分为如下几个部： 50.1 WAV简介 50.2 硬件设计 50.3 软件设计 50.4 下载验证 50.1 WAV简介 WAV即WAVE文件，WAV是计算机领域最常 ...
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2018-03-01 17:10:48
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