循环神经网络往往应用于具有前后文关系的任务，比如语音识别，机器翻译，文本填空，股票预测，图像理解等等 RNN引入了时序的概念，有些类似于时序数字电路，由此具有记忆的能力 RNN的基本结构为 可以看到，最大的不同就是添加了记忆单元 整体结构为 不断地对 \(h_t\) 进行更新，使其具有记忆功能，其中 ...
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2020-08-27 13:04:16
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Keras是基于Tensorflow等底层张量处理库的高级API库。它帮我们实现了一系列经典的神经网络层（全连接层、卷积层、循环层等），以及简洁的迭代模型的接口，让我们能在模型层面写代码，从而不用仔细考虑模型各层张量之间的数据流动。 但是，当我们有了全新的想法，想要个性化模型层的实现，Keras的高 ...
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2020-08-25 18:43:23
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AtCoder Grand Contest 047 解题报告。 ...
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2020-08-18 14:03:59
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卷积神经网络（CNN）概述 Introduce 卷积神经网络（convolutional neural networks），简称CNN。卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别、语音识别等任务。本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍，首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势，其次介绍卷积神 ...
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2020-08-15 23:57:30
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一、代码练习 完善HybridSN高光谱分类网络 HybridSN 高光谱分类 Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, B. B. Chaudhuri HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspect ...
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2020-08-15 22:38:06
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第三周：卷积神经网络 part2 【第一部分】 问题总结 1.在第二部分代码练习中可以发现每次的测试结果都会不同， 是否这种误差存在于所有CNN模型 是否这种误差是在一定的取值范围内 【第二部分】 代码练习 1、MobileNetV1 MobileNetV1 网络：简要阅读谷歌2017年的论文《Mo ...
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2020-08-08 21:17:53
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多项式 一.常用卷积形式 ·$a_{i}=\sum_{j=0}^{i} b_{i-j}c_{j}$ 直接FFT/NTT ·$a_{i}=\sum_{j=1}^{i} a_{i}b_{i-j}$ 分治FFT ·$a_{i}=\sum_{j=0}^{C} b_{i+j}c_{j}$ 其中$C$为一个定值 ...
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2020-07-30 21:54:21
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依旧是采用上一篇文章中Kaggle上的比赛，来对神经网络中最基础的前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络做简要的介绍。 神经网络可以理解为一张有向无环图，被划分为输入层、隐藏层、输出层三部分，给定的输入被输入层接收后，经过隐藏层的一系列计算，最后把结果给到输出层。 隐藏层的每一个节点（神经元）会以 ...
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2020-07-29 21:43:18
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分析： 发现字符集大小只有8，时间限制是9s 对于每种字符$c$构建生成函数$f(x)=\sum_[S_i==c]xi$ 把$S_2$的生成函数翻转与$S_1$做卷积，得到的$[|S_2|-1,|S_1|-1]$的位置的值就是$S_1$中下标从$[0,|S1|-|S2|]$开始的字符相同数量 数据规 ...
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2020-07-26 00:41:52
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本文摘自Digital Image Processing chapter 3.4 and 4.2，third eidtion, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods ...
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2020-07-23 23:24:07
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