我有一个经过训练的网络,它由以下层组成:{con1, pool1, con2, pool2, con3, pool3, con4, pool4, fc5, fc6,输出}fc表示完全连接的层,conv表示卷积层。 我需要做一些图像的特征提取。我用的是千层面和意大利面。我需要保存每个层的特征,以便以后进行分析。我是这门语言的新手,所以我试图找到关于这门语言的示例代码或教程(使用theano/lasa
我正在研究一个深度学习问题,它需要我有一个深度学习模型,该模型具有输入图像和输出另一张图像。现在,输入和输出图像具有不同的维度,因此我不能使用自动编码器。我已经尝试构建一个非常简单的卷积神经网络,它有一个最终的输出密集层,该层以输出图像的宽度和高度相乘为“单位”参数。然而,我下面附加的这个网络没有成功。我的问题是: CNN是不是像我这样处理这个问题的合适的深度学习网络 如果没有,我还可以尝试其他什
我在使用Keras和Python对3D形状进行分类时遇到了一个问题。我有一个文件夹,里面有一些JSON格式的模型。我将这些模型读入Numpy数组。模型是25*25*25,表示体素化模型的占用网格(每个位置表示位置(i、j、k)中的体素是否有点),因此我只有1个输入通道,就像2D图像中的灰度图像一样。我拥有的代码如下: 在此之后,我得到以下错误 使用TensorFlow后端。回溯(最后一次调用):文
我正在使用神经网络来解决二分类问题,但我遇到了一些麻烦。有时在运行我的模型时,我的验证精度根本没有变化,有时它工作得很好。我的数据集有1200个样本,有28个特征,我有一个类不平衡(200类a 1000类b)。我所有的特征都被标准化了,并且在1到0之间。正如我之前所说,这个问题并不总是发生,但我想知道为什么并修复它 我曾尝试更改优化功能和激活功能,但这对我没有好处。我还注意到,当我增加网络中的神经
我正在制作这个CNN模型 ''' 但这是给我一个错误:-InvalidArgumentError:负尺寸造成的减去2从1'{{nodeconv2d_115/Conv2D}}=Conv2D[T=DT_FLOAT,data_format="NHWC",膨胀=[1,1,1,1],explicit_paddings=[],填充="VALID",步幅=[1,2,2,1],use_cudnn_on_gpu=t
考虑具有以下架构的卷积神经网络: Standford的深度学习教程使用以下等式来实现这一点: 然而,在使用这个等式时,我面临以下问题: 我做错了什么?有人能解释一下如何通过卷积层传播错误吗? 简单的MATLAB示例将受到高度赞赏。
我正在学习卷积神经网络,并试图弄清楚数学计算是如何发生的。假设有一个输入图像有3个通道(RGB),所以图像的形状是28*28*3。考虑为下一层应用大小为5*5*3和步幅为1的6个过滤器。这样,我们将在下一层得到24*24*6。由于输入图像是RGB图像,每个滤波器的24*24图像如何解释为RGB图像,即每个滤波器的内部构造的图像大小为24*24*3?
我正在研究CS231n卷积神经网络,用于视觉识别。在卷积神经网络中,神经元按3维排列(,,)。我对CNN的有问题。我无法想象这是什么。 在链接中,他们说。 我可以理解这样的想法:我们从图像上取下一小块区域,然后将它与“滤镜”进行比较。那么滤镜会收集小图像吗?他们还说那么感受野的维数和滤波器的维数是一样的吗?这里的深度是多少?我们使用CNN的深度意味着什么? 编辑:所以在教程的一部分(真实世界示例部
我是卷积神经网络新手,对特征映射和如何在图像上进行卷积来提取特征有概念。我很高兴知道一些关于在CNN应用批量标准化的细节。 我知道什么是特征图和不同的元素是权重在每一个特征图。但我不能理解什么是位置或空间位置。 我完全不能理解下面的句子“在alg.1中,我们让B是一个特征映射中的所有值的集合,它跨越了一个小批处理的元素和空间位置。” 如果有人能用更简单的术语来解释我,我会很高兴的
我一直在从头开始创建卷积神经网络,对于如何对待隐藏卷积层的内核大小有点困惑。例如,假设我有一个图像作为并将其通过以下层。 卷积层,kernel_size=(5,5)并具有32个输出通道 吞吐量的新维度=(32,28,28) null 由于最初的输入是二维图像,我不知道如何对隐藏层进行卷积,因为现在的输入是三维的。
鸟类启发人类飞翔,东洋参启发了魔术贴的发明,大自然启发人类实现了无数发明创造。通过研究大脑来制造智能机器,也符合这个逻辑。人工神经网络(ANN)就是沿着这条逻辑诞生的:人工神经网络是受大脑中的生物神经元启发而来的机器学习模型。但是,虽然飞机是受鸟儿启发而来的,飞机却不用挥动翅膀。相似的,人工神经网络和生物神经元网络也是具有不同点的。一些研究者甚至认为,应该彻底摒弃这种生物学类比:例如,用“单元”取
区域卷积神经网络(region-based CNN或regions with CNN features,R-CNN)是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一 [1]。在本节中,我们将介绍R-CNN和它的一系列改进方法:快速的R-CNN(Fast R-CNN)[3]、更快的R-CNN(Faster R-CNN)[4] 以及掩码R-CNN(Mask R-CNN)[5]。限于篇幅,这里只介绍这些模型的
电话面 非常简单,只是考察下日语和英语两门语言的能力 五对一面 1、首先要求用日语进行自我介绍,然后面试官提问,问的比较简单,和朋友聊天差不多的感觉,用日语作答,主要考察日语听说能力。 2、接下来是中文提问和作答,没有自我介绍,都是基础的提问,问了关于包括性格方面,比较欣赏和讨厌哪类人,以及对岗位的认识和默沙东的了解等。然后还有对工作稳定性的考察与匹配方面的提问;为什么选择这个工作地点?自己未
关注、点赞、收藏 20220819华为优招面经 实习笔试用的是之前 整体流程 8.17 技术一面 8.17 技术二面 8.19 主管面 技术一面 自我介绍 围绕实习经历展开详细提问 你学过哪些数据结构映射到java里面都有啥 设计模式了解么 平时看哪些java书籍 飞浆的比赛你做的啥 你做的存储引擎和现有的有啥区 咋做的,是你一个人干还是什么 手撕代码: 力口爬楼梯 dp (其实这个之前给的是一个
java后台,技术面 项目 项目的二级缓存当时是基于什么情况(遇到什么问题)而这样设计的? redis list怎么用,应用场景? hash和string在存储内存方面,什么情况下一定要用hash,而不是string? mysql设计表时,需要注意什么? 框架 Spring注解核心都有什么? @Autowired和@Resource的区别是? 前者通过byType注入,后者通过byName注入;