Выберите очень большое количество данных

Спасибо, Пит. Имеет смысл.

Matlab Convolution с использованием GPU

Я попробовал функцию свертки matlab conv2 convn с gpuArray. Например, convn (gpuArray.rand (100,100,10, 'single'), gpuArray.rand (5, 'single') и сравнение его с версией для процессора convn (rand (100,100,10), rand (5)). К сожалению, версия gpu ...

 где-то "после LSTM и до последнего плотного".

ичок вDeep-Learning так что я читаюГлубокое обучение с Керасом Антонио Гулли [https://rads.stackoverflow.com/amzn/click/com/1787128423]и многому учусь. Я хочу начать использовать некоторые концепции. Я хочу попытаться реализовать нейронную сеть с ...

Вычислить средний квадрат, абсолютное отклонение и пользовательскую меру сходства - Python / NumPy

У меня есть большое изображение в виде 2D-массива (предположим, что это изображение с полутоновым разрешением 500 на 1000 пикселей). И у меня есть одно мален...

На этот раз я опустил «Специальный конв». Для более широкой области "просмотр в режиме просмотра" превосходит БПФ, и на последних участках видно, что разница приближается к 100%. Вероятно, потому что с ростом шага подход FFT будет иметь больше потраченных впустую чисел, поэтому «просмотр шага» получает больше преимуществ для маленьких и больших ядер.

ытался реализовать пошаговую свертку двумерного массива, используя цикл for, т.е. arr = np.array([[2,3,7,4,6,2,9], [6,6,9,8,7,4,3], [3,4,8,3,8,9,7], [7,8,3,6,6,3,4], [4,2,1,8,3,4,6], [3,2,4,1,9,8,3], [0,1,3,9,2,1,4]]) arr2 = np.array([[3,4,4], ...

Элегантный способ получить выходные данные `normxcorr2` способом, аналогичным 'conv2' - (удаляя нежелательные края)

Естьэлегантныйпуть в Matlab, чтобы получить выводnormxcorr2 обрезается по размеру изображения или обрезается только до той части матрицы, которая не использует ребра с нулевой подкладкой в вычислениях? Чтобы понять, что я имею в виду, ...

Matlab Convolution с использованием GPU

Я попробовал MatlabФункция свертки conv2 convn с gpuArray. Например convn (gpuArray.rand (100,100,10, 'не замужем'), GpuArray.rand (5,»не замужем&#39...

Эффективно внедряет эрозию / расширение

Поэтому обычно и очень неэффективно мин / макс фильтр реализуется с помощью четырех циклов for.

 (или это как можно ближе). После того, как вы получите пороговые значения - вам нужно написать свою пользовательскую функцию для прогнозирования класса.