輸入數(shù)量精品文章

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  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）之一維卷積、二維卷積、三維卷積詳解

  ...，并描述其各自的具體應(yīng)用。1、二維卷積?? ? 圖中的輸入的數(shù)據(jù)維度為 14 × 14 ，過濾器大小為 5 × 5，二者做卷積，輸出的數(shù)據(jù)維度為 10 × 10（ 14 ? 5 + 1 = 10 ）。?? ? 上述內(nèi)容沒有引入channel的概念，也可以說channel的數(shù)量為...

  renweihub 2019-04-25 18:26 評(píng)論0 收藏0
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  【天贏金創(chuàng)】算法復(fù)雜度分析

  ...消耗）通信時(shí)間（帶寬消耗）預(yù)測算法的運(yùn)行時(shí)間在給定輸入規(guī)模時(shí)，所執(zhí)行的基本操作數(shù)量。或者稱為算法復(fù)雜度（Algorithm Complexity）如何衡量算法復(fù)雜度？ 內(nèi)存（Memory）時(shí)間（Time）指令的數(shù)量（Number of Steps）特定操作的數(shù)...

  NikoManiac 2019-06-27 11:34 評(píng)論0 收藏0
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  全連接網(wǎng)絡(luò)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步推導(dǎo)

  ...）等學(xué)習(xí)算法，ANN可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像特征，將原始圖像輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，ANN能夠自動(dòng)地生成描述它的特征。2.基于全連接網(wǎng)絡(luò)的圖像分析現(xiàn)在一起看看人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何對進(jìn)行處理的，以及CNN為什么在時(shí)間和內(nèi)存上相較...

  zhunjiee 2019-04-25 18:26 評(píng)論0 收藏0
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  柯里化的理解和實(shí)現(xiàn)

  ...包含純粹的操作邏輯，這些操作邏輯要用在什么樣的輸入上，使用函數(shù)時(shí)再?zèng)Q定。 使用柯里化的場景： 想要實(shí)現(xiàn)某個(gè)操作邏輯。（舉一個(gè)最簡單的例子，從對象中取出某個(gè)屬性的值） 確認(rèn)這個(gè)操作的輸入。（在這個(gè)例子...

  hsluoyz 2019-08-22 15:45 評(píng)論0 收藏0
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  單調(diào)減子序列（java實(shí)現(xiàn)）

  ...不同但長度都是最長得單調(diào)減小的子序列的數(shù)量。 輸入第1行為一個(gè)整數(shù)N，表示輸入的整數(shù)序列的長度（1≤N≤50000）。輸入第2行包括由空格分隔的N個(gè)整數(shù)（每個(gè)整數(shù)都在32位長整型范圍內(nèi)）。 輸出包括一行，為兩個(gè)數(shù)字，...

  Keagan 2019-08-15 15:55 評(píng)論0 收藏0
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  [ResNet系] 008 ShuffleNet

  ...但是這樣做會(huì)帶來副作用：輸出中的每個(gè)通道數(shù)據(jù)只是由輸入中同組的通道數(shù)據(jù)推導(dǎo)得到的（如圖1(a)所示），這會(huì)阻礙信息在不同分組的通道間的流動(dòng)，減弱網(wǎng)絡(luò)的表示能力。 如果讓每個(gè)組的卷積可以獲得其他組的輸入數(shù)據(jù)（...

  CNZPH 2019-06-26 18:17 評(píng)論0 收藏0
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  Vue單元測試實(shí)戰(zhàn)教程(Mocha/Karma + Vue-Test-Utils + Chai)

  ...(一) 使用腳手架初始化vue項(xiàng)目(使用webpack模板) //命令行中輸入(默認(rèn)閱讀該文章的讀者已經(jīng)安裝vue-cli和node環(huán)境) vue init webpack vueunittest 注意, 當(dāng)詢問到這一步Pick a test runner(Use arrow keys)時(shí), 請選擇使用Karma and Mocha 接下來的操作進(jìn)入...

  RebeccaZhong 2019-08-21 18:31 評(píng)論0 收藏0
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  [譯]新的高性能計(jì)算框架——KernelHive

  ...定義，它指出了在特定節(jié)點(diǎn)中應(yīng)該執(zhí)行何種計(jì)算。模版在輸入和輸出的數(shù)量上有所不同，因此，處理流可能是一個(gè)樹形結(jié)構(gòu)。 補(bǔ)全在上一步中選擇出來的代碼模版。這一步通過指定一個(gè)計(jì)算內(nèi)核來實(shí)施。計(jì)算內(nèi)核負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)內(nèi)真...

  2shou 2019-08-14 16:54 評(píng)論0 收藏0
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  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)演進(jìn)史：全面回顧從LeNet5到ENet十余種架構(gòu)

  ...進(jìn)展。這和將每個(gè)像素用作一個(gè)大型多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單獨(dú)輸入相反。LeNet5 闡述了那些像素不應(yīng)該被使用在第一層，因?yàn)閳D像具有很強(qiáng)的空間相關(guān)性，而使用圖像中獨(dú)立的像素作為不同的輸入特征則利用不到這些相關(guān)性。LeNet5 特...

  mochixuan 2019-04-25 18:05 評(píng)論0 收藏0
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  python 統(tǒng)計(jì)指定文件夾下所有的文件數(shù)量，BFS方式

  ...量 # 判斷初始文件夾 assert os.path.isdir(folder), 請輸入有效的文件夾參數(shù) file_quantity = 0 # 初始化文件數(shù)量 folder_path_queue = queue.Queue() folder_path_queue.put_nowait(folder) ...

  KavenFan 2019-07-31 10:23 評(píng)論0 收藏0
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  HTML標(biāo)簽筆記

  ... method：表單提交方式，有g(shù)et(默認(rèn)) post　　　　 :輸入項(xiàng) input屬性：　　 type：輸入項(xiàng)的類型　　　　 text：普通輸入項(xiàng)　　　　　　 number: 數(shù)字項(xiàng)　　　　　　 password：密碼輸入項(xiàng)　　　　　　 radio: 單...

  whidy 2019-04-23 11:55 評(píng)論0 收藏0
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  深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全面概述：從基本概念到實(shí)際模型和硬件基礎(chǔ)

  ...法從原始感官數(shù)據(jù)中提取高層特征，在大量的數(shù)據(jù)中獲得輸入空間的有效表征。這與之前使用手動(dòng)提取特征或?qū)＜以O(shè)計(jì)規(guī)則的方法不同。然而 DNN 獲得出眾準(zhǔn)確率的代價(jià)是高計(jì)算復(fù)雜性成本。雖然通用計(jì)算引擎（尤其是 GPU），已...

  Sanchi 2019-04-25 18:11 評(píng)論0 收藏0