convolution

0зной

1ответ

1 dimanceal fftconvolve с numbapro cuda

Я следил за примером (https://github.com/ContinuumIO/numbapro-examples/blob/master/convolution/fftconvolve.py), который дал fftconvolve с изображением и ядром, оба представляют собой 2D-массивы. В мое

python fft convolution numba-pro 2016-10-20

---

2зной

1ответ

Пользовательский банк фильтров не генерирует ожидаемый выход

Обратитесь к this article. Я внедрил раздел 4.1 (Предварительная обработка). Шаг предварительной обработки предназначен для улучшения функций изображения по набору выбранных направлений. Во-первых, из

c#-4.0 image-processing convolution bitmapdata imagefilter 2016-10-20

---

2зной

2ответ

Как проверить FCN (voc-fcn8s) на python caffe?

Я хочу, чтобы проверить caffemodel FCN дается shelhamer с изображением: Но я не знаю, как запустить тестовую программу и показать меченого изображение. код, который я, хотя о том, как следующее: impor

python caffe convolution 2016-10-21

---

3зной

2ответ

SciPy convolve2d выводит неправильные значения

Вот мой код, который я использовал для проверки правильности convolve2d import numpy as np from scipy.signal import convolve2d X = np.random.randint(5, size=(10,10)) K = np.random.randint(5, size=

python debugging numpy scipy convolution 2016-10-25

---

0зной

1ответ

Как сделать транспонирование 4-d массива, определенную как таковое, в numpy

предположим, что у нас есть 4-матричная матрица формы (A, B, C, D), f. И мы хотим сделать такой транспонирование, где f_transpose (i, j, k, c) = f (A-i + 1, B-j + 1, c, k). Это связано с backpropagati

arrays numpy convolution 2016-11-01

---

1зной

1ответ

Прокладка размером более 1 в keras

Насколько я знаю в kerasborder_mode используется для заполнения. Что мне нужно знать, как я могу указать значение, например, Padding/border_mode=2 в keras? Проблема в border_mode принимает только два

padding convolution keras keras-layer 2016-11-02

---

3зной

2ответ

Как избежать того, что градиент градиента Anano идет к NaN

Я пробовал CNN с 5 слоями свертки - 2 Скрытые слои - 1 Softmax. архитектура: cv0->relu->cv1->relu-cv2->relu->cv3->relu->cv4->relu->cv5->hid1->relu->hid2->relu->logistic softmax пути применения стоха

python machine-learning deep-learning theano convolution 2016-11-03

---

-2зной

2ответ

Где я могу найти упражнение о сверточной нейронной сети?

Я хочу учиться глубокому изучению, но материал, который я могу найти, - это книга глубокого изучения, которая является веб-сайтом http://www.deeplearningbook.org/, из этой книги я могу научиться теори

deep-learning convolution conv-neural-network 2016-11-04

---