python 反卷積SEARCH AGGREGATION
回答:我們通常看到的卷積過(guò)濾器示意圖是這樣的：（圖片來(lái)源：cs231n）這其實(shí)是把卷積過(guò)濾器壓扁了，或者說(shuō)拍平了。比如，上圖中粉色的卷積過(guò)濾器是3x3x3，也就是長(zhǎng)3寬3深3，但是示意圖中卻畫成二維——這是省略了深度（depth）。實(shí)際上，卷積過(guò)濾器是有深度的，深度值和輸入圖像的深度相同。也正因?yàn)榫矸e過(guò)濾器的深度和輸入圖像的深度相同，因此，一般在示意圖中就不把深度畫出來(lái)了。如果把深度也畫出來(lái)，效果大概就...
zhangke3016
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回答:python入門的話，其實(shí)很簡(jiǎn)單，作為一門膠水語(yǔ)言，其設(shè)計(jì)之處就是面向大眾，降低編程入門門檻，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，python的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣，前景也越來(lái)越好，下面我簡(jiǎn)單介紹python的學(xué)習(xí)過(guò)程：1.搭建本地環(huán)境，這里推薦使用Anaconda，這個(gè)軟件集成了python解釋器和眾多第三方包，還自帶spyder，ipython notebook等開(kāi)發(fā)環(huán)境（相對(duì)于python自帶...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、數(shù)據(jù)庫(kù)：Python在數(shù)據(jù)庫(kù)方面很優(yōu)秀，可以和多種數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行連接，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，從商業(yè)型的數(shù)據(jù)庫(kù)到開(kāi)放源碼的數(shù)據(jù)庫(kù)都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多種接口可以與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行連接，至少包括ODBC。有許多公司采用著Python＋MySQL的架構(gòu)。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向?qū)ο蟮奶攸c(diǎn)，在數(shù)據(jù)庫(kù)處理方面如虎添翼。2、多媒體：...
ivan_qhz
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回答:1、web應(yīng)用開(kāi)發(fā)網(wǎng)站后端程序員：使用它單間網(wǎng)站，后臺(tái)服務(wù)比較容易維護(hù)。類似平臺(tái)如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬蟲是屬于運(yùn)營(yíng)的比較多的一個(gè)場(chǎng)景吧, 爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運(yùn)行投資策略、爬合適房源、從各大網(wǎng)站爬取商品折扣信息，比較獲取最優(yōu)選擇；對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)上發(fā)言進(jìn)行收集分類，生成情緒地圖，分析語(yǔ)言習(xí)慣；爬取網(wǎng)易云音樂(lè)某一類歌曲的所有評(píng)論，生成詞云；按條件篩選獲得...
edagarli
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回答:Python是一門電腦編程語(yǔ)言，而且是學(xué)習(xí)人工智能的第一語(yǔ)言，相對(duì)其他的流行語(yǔ)言python也比較簡(jiǎn)單一些。主要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有web網(wǎng)站開(kāi)發(fā)，游戲開(kāi)發(fā)，爬蟲，數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)，智能等各方面的內(nèi)容，就業(yè)也是面向這些崗位，是以后的大趨勢(shì)，現(xiàn)在國(guó)家也在推廣這方面的學(xué)習(xí)了。python簡(jiǎn)單易學(xué)、免費(fèi)開(kāi)源、高層語(yǔ)言、可移植性超強(qiáng)、可擴(kuò)展性、面向?qū)ο蟆⒖汕度胄汀⒇S富的庫(kù)、規(guī)范的代碼等。Python除了極少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一個(gè)基本架構(gòu)，別人已經(jīng)替你搭建好了基本結(jié)構(gòu)，你只需要按自己需求，添加內(nèi)容就行，不需要反復(fù)的造輪子，可以明顯提高開(kāi)發(fā)效率，節(jié)約時(shí)間，python的框架很多，目前來(lái)說(shuō)有web框架，爬蟲框架，機(jī)器學(xué)習(xí)框架等，下面我簡(jiǎn)單介紹一下這3種基本框架，主要內(nèi)容如下：1.web框架，這個(gè)就很多了，目前來(lái)說(shuō)，比較流行的有3種，分別是Django，Tornado和Flask，下面簡(jiǎn)單介紹一下這3個(gè)框架：Djan...
huashiou
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Histogram - 4 : Histogram Backprojection 理論 直方圖反向投影用于圖像分割或查找圖像中感興趣的對(duì)象,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它會(huì)創(chuàng)建一個(gè)與輸入圖像大小相同（單個(gè)通道）的圖像,其中每個(gè)像素對(duì)應(yīng)于屬于我們對(duì)象該像素的概率.輸出圖像將使...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的典型網(wǎng)絡(luò)，在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)領(lǐng)域都取得了很好的效果。Paul-Louis Pr?ve在Medium上通過(guò)這篇文章快速地介紹了不同類型的卷積結(jié)構(gòu)（Convolution）及優(yōu)勢(shì)。為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，本文僅探討二維卷...
...最后添加全連接層+softmax用于預(yù)測(cè)。但是，全連接層會(huì)把卷積學(xué)習(xí)到的類別，位置特征抽象成一維的概率信息，可以識(shí)別整個(gè)圖片的類別，不能標(biāo)識(shí)每個(gè)像素的類別。因此，為了保留圖像特征我們將全連接層替換為卷積層。 這...
讓我們簡(jiǎn)要介紹一下不同類型的卷積以及它們的優(yōu)點(diǎn)。為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們只關(guān)注二維卷積。卷積首先我們需要定義一些卷積層的參數(shù)。卷積核大小（Kernel Size）：卷積核定義了卷積的大小范圍，二維卷積核最常見(jiàn)的就是 3*3 的...
使用內(nèi)核大小為3，步長(zhǎng)為1和填充的2D卷積一般卷積首先，我們需要就定義卷積層的一些參數(shù)達(dá)成一致。卷積核大小（Kernel Size）：卷積核定義了卷積的大小范圍，二維卷積核最常見(jiàn)的就是 3*3 的卷積核。步長(zhǎng)（Stride）：步長(zhǎng)定義...
...原理的了解，更復(fù)雜的內(nèi)容和實(shí)踐放在以后再進(jìn)行總結(jié)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 前面對(duì)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹，這一節(jié)主要對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理進(jìn)行學(xué)習(xí)和總結(jié)。 所謂卷積，就是通過(guò)...
...隨機(jī)森林(Random Forest)方法來(lái)構(gòu)建用于語(yǔ)義分割的分類器。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)不僅能很好地實(shí)現(xiàn)圖像分類，而且在分割問(wèn)題中也取得了很大的進(jìn)展。最初，圖像塊分類是常用的深度學(xué)習(xí)方法，即利用每個(gè)像素周圍的圖像塊分別將各...
...我們也提供類似的小窗口，我們知道，當(dāng)我們對(duì)圖片進(jìn)行卷積的時(shí)候，我們可以對(duì)圖片進(jìn)行很多操作，比如說(shuō)圖片整體模糊，或者是邊緣的提取，卷積操作對(duì)于圖片來(lái)說(shuō)可以很好的提取到特征，而且通過(guò)BP誤差的傳播，我們可以...
...我們也提供類似的小窗口，我們知道，當(dāng)我們對(duì)圖片進(jìn)行卷積的時(shí)候，我們可以對(duì)圖片進(jìn)行很多操作，比如說(shuō)圖片整體模糊，或者是邊緣的提取，卷積操作對(duì)于圖片來(lái)說(shuō)可以很好的提取到特征，而且通過(guò)BP誤差的傳播，我們可以...
早期成果卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最廣泛的一種，在機(jī)器視覺(jué)的很多問(wèn)題上都取得了當(dāng)前較好的效果，另外它在自然語(yǔ)言處理，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域也有成功的應(yīng)用。第一個(gè)真正意義上的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由LeCun在198...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
