<add name="SQLServer" connectionString="Data Source=.;Initial Catalog=Stock;Persist Security Info=True;User ID=sa;Password=666666;Pooling=true; MAX Po ...
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2020-01-29 10:39:40
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介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比：卷积神经网络 ...
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2020-01-14 00:02:34
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参考：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9076311.html Introduction 在一般的CNN结构中，在卷积层后面通常连接着全连接。而全连接层的特征数是固定的，所以在网络输入的时候，会固定输入的大小(fixed-size)。但在现实中，我们的输入的图像尺寸 ...
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2020-01-13 01:06:54
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原连接：https://blog.csdn.net/XX_123_1_RJ/article/details/86677482 池化的原理或者是过程：pooling是在不同的通道上分开执行的（就是池化操作不改变通道数），且不需要参数控制。然后根据窗口大小进行相应的操作。一般有max pooling、a ...
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2019-12-16 00:06:43
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1 空洞卷积 1.1 理解空洞卷积 在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图 ...
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2019-12-01 00:08:23
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本篇论文的主要内容来自于斯坦福大学的博士生Rex Ying，论文名称为：Hierarchical Graph Representation Learning withDifferentiable Pooling。论文地址:[点击下载](
https://github.com/vcjmhg/Test... ...
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2019-10-27 17:06:36
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Attentional Pooling for Action Recognition 简介 这是一篇NIPS的文章，文章亮点是对池化进行矩阵表示，使用二阶池的矩阵表示，并将权重矩阵进行低秩分解，从而使分解后的结果能够自底向上和自顶向下的解释，并巧用attention机制来解释，我感觉学到了很多东西， ...
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2019-10-27 14:42:56
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背景 用ConvNet方法解决图像分类、检测问题成为热潮，但这些方法都需要先把图片resize到固定的w*h，再丢进网络里，图片经过resize可能会丢失一些信息。论文作者发明了SPP pooling(空间金字塔池化)层，让网络可以接受任意size的输入。 方法 首先思考一个问题，为什么ConvNe ...
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2019-08-18 13:56:31
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两个框架对poolin的处理方式不同，这就导致在转模型时容易踩雷 tensorflow通过“VALID”和“SAME”参数来控制 caffe 通过pad值来控制 参考：https://blog.csdn.net/andylei777/article/details/78921616 转模型时遇到值不 ...
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2019-08-05 19:00:19
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然而 Deep CNN 对于其他任务还有一些致命性的缺陷。较为著名的是 up-sampling 和 pooling layer 的设计。这个在 Hinton 的演讲里也一直提到过。 主要问题有： Up-sampling / pooling layer (e.g. bilinear interpola ...
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2019-07-31 21:48:24
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