c-卷积的C++实现的代码问题

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图像处理------理解卷积

一:什么是卷积 离散卷积的数学公式可以表示为如下形式: f(x) =  - 其中C(k)代表卷积操作数,g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果. 举例如下: 假设g(i)是一个一维的函数,而且代表的样本数为G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 假设C(k)是一个一维的卷积操作数, 操作数为C=[-1,0,1] 则输出结果f(x)可以表示为 F=[1,2,2,2,2,2,2,2,1]  //边界数据未处理   以上只是一维的情况下,当对一幅二维数字图像加以卷积时,其数学意义可以解释

零基础入门深度学习(三)：卷积神经网络

投稿:Intelligent Software Development 团队介绍:团队成员来自一线互联网公司,工作在架构设计与优化.工程方法研究与实践的最前线,曾参与搜索.互联网广告.共有云/私有云等大型产品的设计.开发和技术优化工作.目前主要专注在机器学习.微服务架构设计.虚拟化/容器化.持续交付/DevOps等领域,希望通过先进技术和工程方法最大化提升软件和服务的竞争力.   在前面的文章中,我们介绍了全连接神经网络,以及它的训练和使用.我们用它来识别了手写数字,然而,这种结构的网络对于图像

零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络

在前面的文章中,我们介绍了全连接神经网络,以及它的训练和使用.我们用它来识别了手写数字,然而,这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适.本文将要介绍一种更适合图像.语音识别任务的神经网络结构--卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN).说卷积神经网络是最重要的一种神经网络也不为过,它在最近几年大放异彩,几乎所有图像.语音识别领域的重要突破都是卷积神经网络取得的,比如谷歌的GoogleNet.微软的ResNet等,打败李世石的AlphaGo也用到了这

还记得 Flappy Bird 么？这篇文章教你如何用神经网络破朋友圈纪录！

以下内容来源于一次部门内部的分享,主要针对AI初学者,介绍包括CNN.Deep Q Network以及TensorFlow平台等内容.由于笔者并非深度学习算法研究者,因此以下更多从应用的角度对整个系统进行介绍,而不会进行详细的公式推导. 关于Flappy Bird  Flappy Bird(非官方译名:笨鸟先飞)是一款2013年鸟飞类游戏,由越南河内独立游戏开发者阮哈东(Dong Nguyen)开发,另一个独立游戏开发商GEARS Studios发布.-- 以上内来自<维基百科> Flappy

简明 TensorFlow 教程 —  第三部分: 所有的模型

本文讲的是简明 TensorFlow 教程 -  第三部分: 所有的模型, 快速上手世界上最流行的深度学习框架 概述 在本文中,我们将讨论 TensorFlow 中当前可用的所有抽象模型,并描述该特定模型的用例以及简单的示例代码. 完整的工作示例源码. 一个循环神经网络. 递归神经网络 简称 RNN 用例:语言建模,机器翻译,词嵌入,文本处理. 自从长短期记忆神经网络(LSTM)和门限循环单元(GRU)的出现,循环神经网络在自然语言处理中的发展迅速,远远超越了其他的模型.他们可以被用于传入向量以

“GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授：如何完善生成对抗网络？（上）

编者按:深度学习顶级盛会NIPS于今年12月初在巴塞罗那举行,相信有很多人都无法参加.不过,有另一个AI盛会却是全世界所有人都能参加的,叫做"AI WITH THE BEST",已于今年9月在网络世界里召开.演讲嘉宾有100多人,其中就有"GANs之父"Ian Goodfellow.这个会议由于是网络播出,所以有完整录像,雷锋网对比Ian Goodfellow在NIPS的演讲内容,二者十分相仿,故在此将此次会议的视频搬运给大家,并附上中文图文详解(PS:本文由亚萌和

用 Kaggle 经典案例教你用 CNN 做图像分类！

前言 在上一篇专栏中,我们利用卷积自编码器对 MNIST 数据进行了实验,这周我们来看一个 Kaggle 上比较经典的一个图像分类的比赛 CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images ),这个比赛现在已经关闭了,但不妨碍我们来去通过它学习一下卷积神经网络做图像识别的代码结构.相信很多学过深度学习的同学都尝试过这个比赛,如果对此比较熟悉的可以跳过本篇,如果没有尝试过的同学可以来学习一下哈. 整个代码已经放在了我的 GitHub 上,建议可以把代码 p

数字识别 matlab-lecun关于卷积神经网络的matlab代码怎么训练和测试，要改哪些？

问题描述 lecun关于卷积神经网络的matlab代码怎么训练和测试,要改哪些? 运行里面M文件出现1.错误使用 readMNIST (line 28)训练集的MNIST不见了.请从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载它和投入./ MNIST文件夹 readMNIST的一部分: %检查MNIST数据集addpath('C:UsersfaschouDesktopCNNMNIST');%MNIST数据及其读取程序所在的目录path =' .MNISTtrain-im

c++-对图片用log模板卷积后是否要检测零交叉点获取边缘？要怎么实现？以下是网上看到的log检测代码

问题描述 对图片用log模板卷积后是否要检测零交叉点获取边缘?要怎么实现?以下是网上看到的log检测代码 cvSmooth(src,SmoothImg,CV_GAUSSIAN,3,3); //对图像做3*3的高斯平滑滤波 cvLaplace(SmoothImg,dst1,3); cvConvertScale(dst1,dst); //将图像转化为8位 double min_val = 0;double max_val = 0; cvMinMaxLoc(dst,&min_val,&max_v