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  利用 TensorFlow 實(shí)現(xiàn)卷積自編碼器

  ...s=32, kernel_size=(3,3), padding=same, activation=tf.nn.relu) # Now 28x28x32 maxpool1 = tf.layers.max_pooling2d(conv1, pool_size=(2,2), strides=(2,2), padding=same) # Now 14x14x32 conv2 = tf.layers...

  Steven 2019-07-30 15:21 評(píng)論0 收藏0
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  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四種卷積類型

  ...情況是，32個(gè)3x3核遍歷16個(gè)通道中的每個(gè)通道，產(chǎn)生512（16x32）個(gè)特征映射。接下來(lái)，我們通過添加它們來(lái)合并每個(gè)輸入通道中的1個(gè)特征圖。由于我們可以做32次，我們得到了我們想要的32個(gè)輸出通道。對(duì)于同一示例中的深度可分...

  UsherChen 2019-04-25 18:32 評(píng)論0 收藏0
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  Python的RSA加密和PBE加密

  ...cipher; byte[] salt = { (byte) 0xA9, (byte) 0x9B, (byte) 0xC8, (byte) 0x32, (byte) 0x56, (byte) 0x35, (byte) 0xE3, (byte) 0x03 }; /** * 構(gòu)造方法 * * @param passPhra...

  Tony_Zby 2019-07-31 10:56 評(píng)論0 收藏0
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  積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GoogLeNet

  ...算后，再進(jìn)行 32 個(gè) 5x5 的卷積（padding 為 2），輸出 28x28x32（4）pool 層，使用 3x3 的核（padding 為 1），輸出 28x28x192，然后進(jìn)行 32 個(gè) 1x1 的卷積，輸出 28x28x32。將四個(gè)結(jié)果進(jìn)行連接，對(duì)這四部分輸出結(jié)果的第三維并聯(lián)，即 64+128+32+32...

  Carson 2019-07-31 11:29 評(píng)論0 收藏0
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  【DL-CV】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  ...卷積核的截面都是正方形（寬度和高度相等） 有一張 32x32 的圖像，我們保持輸入圖像數(shù)據(jù)的三維結(jié)構(gòu)，則輸入是一個(gè) 32x32x3 的三維數(shù)組。我們有一個(gè)5x5x3的卷積核（kernel）/濾波器（filter），讓這個(gè)卷積核在寬度和高度上滑過整...

  freewolf 2019-06-26 18:33 評(píng)論0 收藏0
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  【DL-CV】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  ...卷積核的截面都是正方形（寬度和高度相等） 有一張 32x32 的圖像，我們保持輸入圖像數(shù)據(jù)的三維結(jié)構(gòu)，則輸入是一個(gè) 32x32x3 的三維數(shù)組。我們有一個(gè)5x5x3的卷積核（kernel）/濾波器（filter），讓這個(gè)卷積核在寬度和高度上滑過整...

  ls0609 2019-07-30 17:36 評(píng)論0 收藏0
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  膠囊 (向量神經(jīng)) 網(wǎng)絡(luò)

  ...，用了 32 個(gè) stride 為 2 的 9x9x256 的 filter，也只能得到 6x6x32 的輸出，算法如下：但是從上圖和 Hinton 的論文發(fā)現(xiàn)，Conv2 層的維度是 6x6x8x32。這個(gè) 8 怎么來(lái)的？它又代表著什么含義？個(gè)人理解是用 32 個(gè) stride 為 2 的 9x9x256 的filter做...

  codercao 2019-04-25 18:24 評(píng)論0 收藏0
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  [DL-醫(yī)療-綜述] 003 綜合指南及實(shí)例（下）

  ...technique放大倍率40的圖像中淋巴細(xì)胞約10x10像素，遠(yuǎn)小于32x32的出入尺寸，這樣樣本中90%都是無(wú)效區(qū)域，會(huì)影響模型性能，所以將圖像再放大4倍，使淋巴細(xì)胞幾乎占滿輸入圖像。選取以淋巴細(xì)胞中心位置3x3的鄰域?yàn)橹行牡膮^(qū)域?yàn)?..

  史占廣 2019-06-26 18:18 評(píng)論0 收藏0
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  生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）如何快速理解？

  ... stddev=0.02))最后一層通過雙曲正切（tanh）函數(shù)輸出一個(gè)32x32x3的張量——值在-1和1之間進(jìn)行壓縮。這個(gè)最終的輸出形狀是由訓(xùn)練圖像的大小來(lái)定義的。在這種情況下，如果是用于SVHN的訓(xùn)練，生成器生成32x32x3的圖像。但是，如果是...

  Leo_chen 2019-04-25 18:24 評(píng)論0 收藏0