神经网络-pytorch实现resnet网络
一、Resnet简述1.1 出现背景深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是能把网络设计的越深越好，但是事实上却不是这样，常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训
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数字图像处理算法（1）-Harris角点检测
一、原理分析1.1 算法思想算法思想1如下图所示，在一张图片中，定义一个小于图片尺寸的矩形框，该矩形框可以用窗口函数W(X,Y)表示。扫描图片分两个步骤：
矩形框从左到右，从上到下扫描图片。
矩形框每移动一个位置，就会计算该位置时候存在角点。通过在当前位置进行上下左右的细微平移，计算在这灰度变化值
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神经网络-TSN代码复现
一、前言
系统：win10
环境：python3.73
框架：torch
作为一个初学者，TSN的原始代码看的有点懵，代码注释太少了。这里以学习的角度，从熟悉torch框架开始复现TSN1算法。
二、相关原理介绍TSN1是一种基于双流（Two Stream）模型2的姿态识别方法。在原有的网络模型上
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torch框架奇葩语法
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一、Torch和TensorFlow的不同
TensorFlow是先构造一个网络，最后在统一进行计算。
Torch是正常的计算流程，写一句计算一句，更符合人的正常思维。
Torch可以更加方便的在GPU上面进行计算
这种不同的设计，在使用上带来了什么区别呢？
TensorFlow的表格一旦建立好
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神经网络-TensorFlow常用函数说明
一、tf.nn.softmax1.1 含义Softmax简单的说就是把一个N*1的向量归一化为（0，1）之间的值，由于其中采用指数运算，使得向量中数值较大的量特征更加明显
12345678910111213141516import tensorflow as tfimport numpy as
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神经网络-CNN原理（非原创）
一、CNN历史
CNN最早可以追溯到1968Hubel和Wiesel的论文，这篇论文讲述猫和猴的视觉皮层含有对视野的小区域单独反应的神经元，如果眼睛没有移动，则视觉刺激影响单个神经元的视觉空间区域被称为其感受野（Receptive Field）。相邻细胞具有相似和重叠的感受野。感受野大小和位置在皮层
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神经网络-minist数据集
一、数据集介绍MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。数据集下载网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 。
这里面包含7万张黑底白字手写数字图片，其中55000张为训练集，5000张为验证集，10000
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