本博文为测试我的小伙伴的github代码的实验记录
先给出GitHub链接（https://github.com/hejingwenhejingwen/AdaFM）
本文是根據吳恩達大仙^_^的卷積神經網絡課程總結的筆記 注：在數學上，卷積操作一般之前都會存在一個對filter做翻轉的操作，但是我們在深度學習上的卷積並沒有對filter做翻轉，深度學習上所說的卷積操作實際上應該叫交叉相關，但是大部分深
Resnet原理&源碼簡單分析原理源碼 嗨，小夥伴們，今天讓我們來了解一下Resnet的原理以及Resnet18網絡在Pytorch的實現。 原理 Resnet想必大家都很熟悉了，它的中文名爲殘差網絡，是由何愷明大佬提出的一種網絡
一、認知概念 https://blog.csdn.net/Raoodududu/article/details/82287099 二、 常用結構的tensorflow運用 1. 卷積層 '''通過tf.get_variable的方式創建
踩坑： 一直都不知其問題出在哪，如報錯： ValueError: Error when checking target: expected sequential_1 to have shape (2,) but got array wit
考慮多類情況。非onehot，標籤是類似0 1 2 3...n這樣。 而onehot標籤則是顧名思義，一個長度爲n的數組，只有一個元素是1.0，其他元素是0.0。 例如在n爲4的情況下，標籤2對應的onehot標籤就是 0.0 0.0 1
前言 ———————————————————————————————————————— 在機器學習算法中，我們經常會遇到分類特徵，例如：人的性別有男女，祖國有中國，美國，法國等。 這些特徵值並不是連續的，而是離散的，無序的。通常我們需要對
今天讓我們來總結下訓練神經網絡中最最基礎的三個概念：Epoch, Batch, Iteration。 1. 名詞解釋 2. 換算關係 實際上，梯度下降的幾種方式的根本區別就在於上面公式中的 Batch Size不同。 *注：
Keras 進行模型拼接出現“’Model‘ object has no attribute ‘add’解決 1.部分代碼如下： # build the VGG16 network model = applications.VGG
前言 本節繼續學習深度卷積神經網絡 批量歸一化 ResNet DenseNet 1、批量歸一化 對深層神經⽹絡來說，即使輸⼊數據已做標準化，訓練中模型參數的更新依然很容易造成靠近輸出層輸出的劇烈變化 批量歸⼀化利⽤小批量上的
我們經常會提到，超分辨率重建是一個病態問題，那麼這裏的病態該如何理解呢？ 病態問題本身的定義是：對於一個數值問題本身，如果輸入數據有微小的擾動（即誤差），引起輸出數據（即問題的解）相對誤差很大，這就是病態問題。 設a爲輸入數據的相對誤差，
讀超分辨率重建的文章，特別是一開始讀一些基礎的差值的方法的文章時，經常提到的一個概念就沒有運用到圖像的先驗信息。 所謂的先驗信息可以理解爲在實驗之前，已經得到的一些信息，即先驗信息。對於圖像，它可能存在着一些梯度方面的特徵，符合某些統計
在恢復圖像的過程中，可能會需要對透視畸變以及仿射變換進行補償，今天整理了下關於透視畸變和仿射變換的相關概念。 首先講仿射變換，仿射變換一種二維座標到二維座標之間的線性變換，保持二維圖形的“平直性”（譯註： straightness，即變換
在超分辨率重建過程中的圖像塊配對時，經常會提到非線性映射這麼一個詞，所以抽時間整理一下關於線性映射和非線性映射的相關概念。 爲了搞清楚線性映射，首先得搞清楚線性空間，爲了搞清楚線性空間，首先要知道數域的概念以及由此展開的n多線性空間的概念
今天在看一篇基於深度學習的超分辨率重建的文章中遇到這樣一個函數sign（x），這是一個符號函數，用於把函數的符號析離出來， 在數學和計算機運算中，其功能是取某個數的符號（正或負）： 當x>0，sign(x)=1; 當x=0，sign
問題描述 假設已有N張稀疏的圖像，大小爲800*800。請問如何通過稀疏表達的方式對原有圖像數據進行壓縮，同時保證圖像儘量不失真。y向量代表原有的圖像（640000維），A是字典矩陣（K*640000），x是稀疏表示向量（K維），因爲K遠
