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python 反卷積問答精選

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里卷積過濾器的深度問題？

回答:我們通?？吹降木矸e過濾器示意圖是這樣的：（圖片來源：cs231n）這其實(shí)是把卷積過濾器壓扁了，或者說拍平了。比如，上圖中粉色的卷積過濾器是3x3x3，也就是長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了。如果把深度也畫出來，效果大概就...

zhangke3016 | 873人閱讀

該如何學(xué)習(xí)python？python前景怎么樣？

回答:python入門的話，其實(shí)很簡單，作為一門膠水語言，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)用范圍越來越廣，前景也越來越好，下面我簡單介紹python的學(xué)習(xí)過程：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等開發(fā)環(huán)境（相對于python自帶...

liujs | 1204人閱讀

Python語言有什么優(yōu)勢？為什么現(xiàn)在Python那么火？

回答:Python可以做什么？1、數(shù)據(jù)庫：Python在數(shù)據(jù)庫方面很優(yōu)秀，可以和多種數(shù)據(jù)庫進(jìn)行連接，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，從商業(yè)型的數(shù)據(jù)庫到開放源碼的數(shù)據(jù)庫都提供支持。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)庫處理方面如虎添翼。2、多媒體：...

ivan_qhz | 1257人閱讀

近幾年熱火的Python語言，你認(rèn)為Python可以干什么？

回答:1、web應(yīng)用開發(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)營的比較多的一個(gè)場景吧, 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，分析語言習(xí)慣；爬取網(wǎng)易云音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞云；按條件篩選獲得...

edagarli | 1034人閱讀

什么是Python？

回答:Python是一門電腦編程語言，而且是學(xué)習(xí)人工智能的第一語言，相對其他的流行語言python也比較簡單一些。主要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有web網(wǎng)站開發(fā)，游戲開發(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，現(xiàn)在國家也在推廣這方面的學(xué)習(xí)了。python簡單易學(xué)、免費(fèi)開源、高層語言、可移植性超強(qiáng)、可擴(kuò)展性、面向?qū)ο蟆⒖汕度胄?、豐富的庫、規(guī)范的代碼等。Python除了極少的涉及...

kyanag | 890人閱讀

python框架是什么？

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，可以明顯提高開發(fā)效率，節(jié)約時(shí)間，python的框架很多，目前來說有web框架，爬蟲框架，機(jī)器學(xué)習(xí)框架等，下面我簡單介紹一下這3種基本框架，主要內(nèi)容如下：1.web框架，這個(gè)就很多了，目前來說，比較流行的有3種，分別是Django，Tornado和Flask，下面簡單介紹一下這3個(gè)框架：Djan...

huashiou | 823人閱讀

python 反卷積精品文章

  • opencv python 直方圖反向投影

    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象,簡單來說，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)像素對應(yīng)于屬于我們對象該像素的概率.輸出圖像將使...

    cheukyin 評論0 收藏0

  • 一文了解各種卷積結(jié)構(gòu)原理及優(yōu)劣

    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。為了簡單起見，本文僅探討二維卷...

    Bmob 評論0 收藏0

  • 語義分割淺析

    ...最后添加全連接層+softmax用于預(yù)測。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...

    RaoMeng 評論0 收藏0

  • 深度學(xué)習(xí)中不同類型卷積的介紹

    讓我們簡要介紹一下不同類型的卷積以及它們的優(yōu)點(diǎn)。為了簡單起見，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?。↘ernel Size）：卷積核定義了卷積的大小范圍，二維卷積核最常見的就是 3*3 的...

    lk20150415 評論0 收藏0

  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四種卷積類型

    使用內(nèi)核大小為3，步長為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?。↘ernel Size）：卷積核定義了卷積的大小范圍，二維卷積核最常見的就是 3*3 的卷積核。步長（Stride）：步長定義...

    UsherChen 評論0 收藏0

  • 【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）基礎(chǔ)

    ...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　　前面對全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了簡要的介紹，這一節(jié)主要對卷積神經(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...

    番茄西紅柿 評論0 收藏2637

  • 語義分割中的深度學(xué)習(xí)方法全解：從FCN、SegNet到DeepLab

    ...隨機(jī)森林(Random Forest)方法來構(gòu)建用于語義分割的分類器。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...

    zhangke3016 評論0 收藏0

  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理直觀解釋

    ...我們也提供類似的小窗口，我們知道，當(dāng)我們對圖片進(jìn)行卷積的時(shí)候，我們可以對圖片進(jìn)行很多操作，比如說圖片整體模糊，或者是邊緣的提取，卷積操作對于圖片來說可以很好的提取到特征，而且通過BP誤差的傳播，我們可以...

    cheukyin 評論0 收藏0

  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理直觀解釋

    ...我們也提供類似的小窗口，我們知道，當(dāng)我們對圖片進(jìn)行卷積的時(shí)候，我們可以對圖片進(jìn)行很多操作，比如說圖片整體模糊，或者是邊緣的提取，卷積操作對于圖片來說可以很好的提取到特征，而且通過BP誤差的傳播，我們可以...

    hiyayiji 評論0 收藏0

  • 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演化歷史及結(jié)構(gòu)改進(jìn)脈絡(luò)-40頁長文全面解讀

    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)器視覺的很多問題上都取得了當(dāng)前較好的效果，另外它在自然語言處理，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...

    xiaodao 評論0 收藏0

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