GCN 为什么是低通滤波器？具体在干啥？ ?· 前言 学过信号与系统 + 通信原理的同学应该对卷积、滤波、频率、傅里叶变换这些名词有很深的感情吧。。。前一段时间听了图神经网络研讨会的报告后，想简单介绍下 GCN 中卷积、滤波等概念的理解，再者最近看了台大的相关课程觉得讲的非常好，也摘抄一些分享给大家 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-18 23:23:24
阅读次数：
86
目录 传统的自然语言处理模型 NLP的卷积神经网络（textCNN） 卷积层的最大池化问题 testCNN的应用 一句话简介：借鉴视觉的CNN用于自然语言处理中，通过不同高度（词数量）的卷积核提取特征，合并池化压缩至分类，优势是速度提升很多。 一、传统的自然语言处理模型 1）传统的词袋模型或者连续词... ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-17 01:30:01
阅读次数：
70
神经网络AI加速器技术 能够直接加速卷积神经网络，还能够直接运行常见的网络框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch，DarkNet等，支持用户定制化的网络和计算类型。 功能特点： ● 数据类型 ○ 16位浮点 ○ 8位定点 ○ 8位/4位整数 ● 网络压缩 ○ 稀疏矩阵 ○ 剪枝 ○ ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-16 15:05:32
阅读次数：
44
这种题目 不算是很套路的数论。 暴力的想法是逐位做 复杂度为$k\cdot n\cdot ln^n$ 容易联想到狄利克雷卷积 只要给最后一个卷积一个I函数即可。 由于狄利克雷卷积 具有交换律和结合律 所以原式=\(I^k*f\) 前者显然可以快速幂做 所以复杂度为$n\cdot ln^n\cdot ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-15 21:03:15
阅读次数：
51
摘要：昇腾AI计算解决方案以极致算力，端边云融合、全栈创新，开放生态的硬核实力。用户可以使用标准的Matrix接口实现业务引擎，对外释放昇腾AI加速能力。 从卷积神经网络中的矩阵乘法（GEMM）说起 说起AI业务，就不得不提最经典的AlexNet，AlexNet模型于2012年提出，其被认为是计算机 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-15 15:45:21
阅读次数：
74
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文地址：链接：百度网盘 提取码：lgw1 GitHub地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet 【摘要】有很多特征可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-13 22:55:55
阅读次数：
62
作者|FAIZAN SHAIKH 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起。如果我们不能解释模型是如何工作的，我们怎么能相信模型的结果呢？这 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-06-12 12:49:57
阅读次数：
56
常见函数 \(id_n = n\) $1_n = 1$ \(\epsilon_n = [n == 1]\) $\sigma_n$为$n$的约数和 $d_n$为$n$的约数个数 狄利克雷卷积 \((f \times g) (n) = \sum_{d | n} f(d) \times g(\frac{n ...
分类：
编程语言 时间：
2020-06-11 19:44:54
阅读次数：
77
#原理 这个shader姑且是根据自己的理解写的，如果有什么不对的评论区提醒一下咯，一般来说模糊和边缘检测这种效果是用卷积来实现的，可以通过使用不同的卷积核来获得图像的特征，模糊其实就是将计算的像素附近的像素乘上一定的权重加起来实现的效果，要保证这些权重的合为1，所以在计算出每个位置的权重后还要除以 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-06-11 16:54:15
阅读次数：
68
1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() （1）导入数据包 （2）读取数据 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_cate ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-09 10:03:52
阅读次数：
76
