我试图编写一个龙卷风请求处理程序,它生成异步HTTP请求,并在客户端从异步请求接收数据时将数据返回给客户端。不幸的是,我无法让龙卷风返回任何数据到客户端,直到它的所有异步HTTP请求都完成。 下面是我的请求处理程序的演示。 我希望对这个处理程序的GET请求最初返回文本“some opening”,然后很快为小请求返回“some chunk”,然后为大请求返回“some chunk”(可能多次),最
我有我的yaml文件的以下片段。 如何在docker compose文件中为db容器使用的卷定义卷的大小?
我用一个卷积层建立了一个简单的CNN模型,并用Tensorflow Lite进行了转换。(对于MNIST!!)所以现在我的模型得到8位整数输入,权重也是8位整数。 我想测试从TFLite获得的参数,所以我为推理步骤编写了C代码。 输入图像像素被赋予0到255之间的8位整数,权重在-128到127之间。(偏差是32位整数。)当然,卷积结果由大于255的数字组成。 我检查了这份文件(https://a
我正在使用卷积自动编码器。我的autoenoder配置有一个带stride(2,2)或avg pooling和relu激活的卷积层和一个带stride(2,2)或avg Unmooling和relu激活的反卷积层。 我用MNIST数据集训练自动编码器。 当我在第一个卷积层(20个过滤器,过滤器大小为3)后查看特征图时,我得到了一些黑色特征图,而学习到的过滤器不是黑色的。如果更改过滤器数量或过滤器大
我正在构建一个卷积网络图像分类的目的,我的网络受到VGG conv网络的启发,但我更改了每层的层数和过滤器,因为我的图像数据集非常简单。 然而,我想知道为什么VGG中的Fitler数总是2:64的幂- 我猜这是因为每个池将输出大小除以2 x 2,因此需要将过滤器的数量乘以2。 但我仍然想知道,这一选择背后的真正原因是什么;这是为了优化吗?分配计算是否更容易?我应该在我的人际网络中保持这种逻辑吗。
http://i60.tinypic.com/no7tye.png图1卷积神经网络(LeNet5) 在卷积神经网络(LeNet 5)上,图1卷积过程(C1),通过迭代manneur计算最大池(子采样)(S2,S4)层。但我不明白如何正确地进行C3(卷积)层。 http://tinypic.com/r/fvzp86/8图2继续C1层 首先,作为输入,我们接收数字的MNIST 32*32灰度图像,将其
我试图设计和训练一个卷积神经网络来识别图像中的圆形细胞。我在完整图像的“切口”上训练它,这些图像中间要么有一个圆(正训练样本),要么没有(负训练样本)。 中间有一个圆圈的图像示例(热图颜色不稳定,图像均为灰度):http://imgur.com/a/6q8LZ 我希望网络输出是一个二进制位图,而不仅仅是对两种类型的输入图像(圆形或不在中间)进行分类,如果输入图像中没有圆形,则该位图是一个统一的值(
我在吴恩达的深度学习课程中看到了一种在图像上定位单个对象的方法:https://www.youtube.com/watch?v=GSwYGkTfOKk。据我所知,您可以将一个点绑定到对象的特定部分,将坐标:x,y作为标签y并训练CNN。 我想训练一个CNN神经网络来定位我的眼睛(而不是分类)。我拍了200张我的照片:灰度60x60像素。我标记左眼和右眼,标记眼的每个坐标被归一化为0-1。y标签为:
我读过这篇文章http://www.codeproject.com/Articles/143059/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Di当我转到这个:第0层:是MNIST数据库中手写字符的灰度图像,填充到29x29像素。输入层有29x29=841个神经元。图层#1:是一个包含六(6)个要素地图的卷积图层。从第1层到前一层有13x13x6=
创建卷积神经网络(CNN)时(如中所述https://cs231n.github.io/convolutional-networks/)输入层与一个或多个过滤器连接,每个过滤器表示一个要素地图。这里,过滤层中的每个神经元只与输入层的几个神经元相连。在最简单的情况下,我的n个过滤器中的每一个都具有相同的维度并使用相同的步幅。 我的问题是: 如何确保过滤器学习不同的特征,尽管它们使用相同的补丁进行训练
真的很难理解keras中卷积1d层的输入维度: 输入形状 带形状的三维张量:(采样、步长、input\u dim)。 输出形状 带形状的三维张量:(采样、新的\u步骤、nb\u过滤器)。由于填充,步骤值可能已更改。 我希望我的网络接受价格的时间序列(101,按顺序)并输出4个概率。我当前的非卷积网络做得相当好(训练集为28000)如下所示: 为了改进这一点,我想从具有长度为10的局部感受野的输入层
我在tensorflow上使用Keras API用python制作了一个CNN,我想用JavaScript实现这个CNN。但是在tf for js API0.15.3中,我找不到为卷积层添加步幅和填充的选项。 我的Python代码如下所示。 如果useBias为True,则创建一个偏置向量并将其添加到输出中。 如果激活不是null,它也会应用于输出。 当使用该层作为模型中的第一层时,提供关键字参数
有可能在Tomcat中部署一些java war或jar文件吗?我找了很多教程,我找到的唯一解决方案是将项目war文件复制到中。 我实际上使用了这个解决方案,但我想改进我的文档化。我的主要目标是当我用docker-comush运行我的两个映像(tomcat和db映像中的应用程序)时,我想使用tomcat中目标文件夹的本地war文件,当我在代码更改后再次构建war时,该更改将在不停止容器、删除和重建的
我读过这篇文章“UFLDF”,它发展了autoencoder中隐藏层的可视化,但我很困惑如何可视化卷积神经网络的滤波器。在我看来,对于第一个卷积层,要使滤波器可视化,它需要这个等式: 对于第二个卷积层,它应该将滤波器投射到原始输入空间,但我不知道如何做。
我对卷积神经网络中的多通道场景感到困惑。 有人能帮帮我。