conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 這是一個常見的卷積操作，其中strides=【1,1,1,1】表示滑動步長為1，padding=‘SAME’表示填0操作 當我 ...

卷積步長（ Strided convolutions） 卷積中的步幅是另一個構建卷積神經網絡的基本操作。 如果你想用 3×3 的過濾器卷積這個 7×7 的圖像，和之前不同的是，我們把步幅設置成了2。你還和之前一樣取左上方的 3×3 區域的元素的乘積，再加起來，最后結果為 91。 只是之前 ...

1. 卷積與反卷積 如上圖演示了卷積核反卷積的過程，定義輸入矩陣為 I（4×4），卷積核為 K（3×3），輸出矩陣為 O（2×2）： 卷積的過程為：Conv(I,W)=O 反卷積的過稱為：Deconv(W,O)=I（需要對此時的 O 的邊緣進行延拓 padding） 2. 步長 ...

轉自：http://blog.csdn.net/longxiaowu/article/details/24319933 Linux內核的amba lcd控制器使用clcd_panel結構體表示一個LCD屏的硬件參數： [cpp] view ...

padding有兩種可選值：‘VALID’和‘SAME’。(源圖像邊緣的填充，填充值：0) 取值為‘VALID’時padding=0，並不會對輸入(input)做填充； 取值為‘SAME’時padding>0，將會對輸入(input)做填充，填充值都是0值。 卷積 ...

卷積步長（Strided convolutions） 卷積中的步幅是另一個構建卷積神經網絡的基本操作，讓我向你展示一個例子。 如果你想用3×3的過濾器卷積這個7×7的圖像，和之前不同的是，我們把步幅設置成了2。你還和之前一樣取左上方的3×3區域的元素的乘積，再加起來，最后 ...

一 計算機視覺 把神經網絡應用於計算機視覺時，有一個很大的挑戰，就是數據的輸入可能會非常大。舉個例子，在過去的課程中，你們一般操作的都是 64×64 的小圖片，實際上，它的數據量是 64×64×3， ...

一、PCI簡單介紹 PCI是一種外設總線規范。我們先來看一下什么是總線：總線是一種傳輸信號的路徑或信道。典型 ...