神經網絡中的降維和升維方法 (tensorflow & pytorch)
大名鼎鼎的UNet和我們經常看到的編解碼器模型，他們的模型都是先將數據下采樣，也稱為特征提取，然后再將下采樣后的特征恢復回原來的維度。這個特征提取的過程我們稱為“下采樣”，這個恢復的過程我們稱為“上采樣”，本文就專注於神經網絡中的下采樣和上采樣來進行一次總結。寫的不好勿 ...
原文：CNN-利用1*1進行降維和升維
降維： 比如某次卷積之后的結果是W H 的特征，現在需要用 的卷積核將其降維成W H ，即 個通道變成 個通道： 通過一次卷積操作，W H 將變為W H ，這樣的話，使用 個 的卷積核，顯然可以卷積出 個W H ，再做通道的串接操作，就實現了W H 。 升維： 比如某次卷積之后的結果是W H 的特征，現在需要用 的卷積核將其降維成W H ，即 個通道變成 個通道： 通過一次卷積操作，W H 將變成 ...
2017-11-22 20:06 0 3114 推薦指數：
相關推薦
php數組的升維和降維處理
最近學習了一下php數組的升維和降維，廢話少說，上Demo。 //假設有數組降維前，如下 $array = array( 'a' => array( 'b' => 1, 'c' => array( 'd' => 2, 'e' => ...
降維和PCA
簡介 要理解什么是降維，書上給出了一個很好但是有點抽象的例子。 說，看電視的時候屏幕上有成百上千萬的像素點，那么其實每個畫面都是一個上千萬維度的數據；但是我們在觀看的時候大腦自動把電視里面的場景放在我們所能理解的三維空間來理解，這個很自然的過程其實就是一個 降維 ...
CNN－梯度下降
一、梯度檢測： 對於函數而言通常有兩種計算梯度的方式： １.數值梯度 (numberical gradient) ２.解析梯度 (analytic gradient ) 數值梯度計算通常 ...
CNN- 數據預處理
對於CNN輸入的數據，常見的有三種處理方式： 1.Mean subtraction. 將數據的每一維特征都減去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0) 2.Normalization 歸一化數據，使數據在相同尺度。 在numpy ...
卷積神經網絡CNN-學習1
卷積神經網絡CNN-學習1 十年磨一劍，霜刃未曾試。 簡介：卷積神經網絡CNN學習。 CNN中文視頻學習鏈接：卷積神經網絡工作原理視頻-中文版 CNN英語原文學習鏈接：卷積神經網絡工作原理視頻-英文版 一、定義 卷積神經網絡 ...
【實作】CNN-人臉表情識別
人臉表情識別 一、數據集說明 使用的數據集是FER2013 kaggle FER2013 https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representati ...
CNN autoencoder 先降維再使用kmeans進行圖像聚類 是不是也可以降維以后進行iforest處理？
import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.laye ...