图形交互系统设计

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个人整理的CNN学习笔记，所有素材均来自于互联网。把经典的摘之以作备案，待整理好这份笔记后，发现对CNN也有了深入理解，希望对你也有帮助！LOCALLY CONNECTED NEURAL NETCONVOLUTIONAL NETSTATIONARI? Statisties issimilar at dif ferent locationsLearn multiple filters.Example: 1000x1000 image1M hidden unitsFilter size: 10x10E.g. 1000x1000 image100M parameters100 FiltersFilter size: 10x10u鴻網互聯EEIDEE下面的分析来源于:htp/ log csdn. net/zouxy09/ article/details,/8781543我们知道,隐含层的每一个神经元都连接10x10个图像区域,也就是说每一个神经元存在10x10=100个连接权值参数。那如果我们每个神经元这100个参教是相同的呢?也就是说每个神经元用的是同一个卷积核去卷积图像。这样我们就只有多少个参数??只有100个参数啊!!!亲!不管你隐层的神经元个数有多少,两层间的连接我只有100个参数啊!亲!这就是权值共享啊!亲!这就是卷积神经网络的主打卖点啊!亲!(有点烦了,呵呵)也许你会问,这样做靠谱吗?为什么可行呢?好了,你就会想,这样提取特征也忒不靠谱吧,这样你只提取了一种特征啊?对了,頁聪明,我们需要提取多种特征对不?假如一种滤波器,也就是一种卷积核就是提出图像的一种特征,例如某个方向的边缘。那么我们需要提取不同的特征,怎么办,加多几种滤波器不就行了吗?对∫。所以假设我们加到100种滤波器,每种滤波器的参数不一样,表示它提出输入图像的不同特征,例如不同的边缘。这样每种滤波器去卷积图像就得到对图像的不同特征的放映,我们称之为 Feature Map。所以100种卷积核就有100个 Feature Map。这100个 Feature Map就组成了一层神经元。到这个时候明了了吧。我们这一层有多少个参数了?100种卷积核x每种卷积核共享100个参数=100×100=10K,也就是1万个参数。才1万个参数啊!亲!(又来了,受不了了!)见上图右:不同的颜色表达不同的滤波器嘿哟,遗漏一个问题了。刚才说隐层的参数个数和隐层的神经元个数无关,只和滤波器的大小和滤波器种类的多少有关。那么隐层的神经元个数怎么确定呢?它和原图像,也就是输入的大小(神经元个数)、滤波器的大小和滤波器在图像中的滑动步长都有关!例如,我的图像是1000×1000像素,而滤波器大小是10×10,假设滤波器没有重叠,也就是步长为10,这样隐层的神经元个数就是(1000×1000y(10×10}=100×100个神经元了,假设步长是8,也就是卷积核会重叠两个像素,那么……我就不算了,思想懂了就好。注意了,这只是一种滤波器,也就是一个 Feature Map的神经元个数哦,如果100个 Feature Map就是100倍了。由此可见,图像越大,神经元个数和需要训练的权值参数个数的贫富差距就越大。CONV NETS: EXTENSIONSBypool ing"(e. g. max or average)filterresponses at different locations we gain Over the years. some new medes have proven to be veryrubustness to the exact spatial location effective when plugged inte corv-netsof featuresL2 PoolingU, kEN(x,r)Local Contrast normalizationhN(x y)iN(xvIRenato总之,卷积网络的核心思想是将:局部感受野、权值共享(或者权值复制)以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性。23实例视觉皮层存在两类相关的细胞,S细胞( Simple Cel)和C( Complex Cell)细胞。S细胞在自身的感受野内最大限度地对图像中类似边缘模式的剌激做出响应,而C细胞具有更大的感受野,它可以对图像中产生刺激的模式的空间位置进行精准地定位C是卷积层,S是下采样层。参看这个两个网址,对理解CNN非常有帮助http://www.68idc.cn/help/buildlang/ask/20150705417730.htmlhttp://www.68idc.cn/help/buildlang/ask/20150705419299.html涵pC1s2c384江蘇鴻網互刷三 -TOLERc是卷积层,S是下采样层。输入的一幅图像,在C1层,通过和3个卷积模板做卷积运算,然后加上偏置值,再经过 sigmoid激活函数,得到3幅输出图像,在S2层,对C1层输出的3幅图像做下采样,假设采样因子是2,也就是图中每2*2的 patch中的4个像素进行求和,再加偏置,再通过激活函数,得到3张尺寸减小了的输出图像。同样的,再经过C3S4。将S4的输出拉成一个向量,输入传统的神经网络中,并得到输出24综合实例G1: feature maps8@28X28C3: f. mapInp ut20@10x1032×32S1: f. mapsS4: f. maps@14x1420@5x5C5:120Output: 9ConvolutionsSubsamplingSubsamplingconnectionConvolutions og. Csdn. n Convolutions 688图中的卷积网终Ⅰ作流程如下,输入层由32×32个感知节点组成,接收原始图像。然后,计算流程在卷积和子抽样之间交替进行,如下所述·第一隐藏层进行卷积,它由8个特征映射组成,每个特征映射由28×28个神经元组成,每个神经元指定一个5×5的接受域,这28×28个神经元共享5×5个权值参数,即卷积核第二隐藏层实现子抽样和局部平均,它同样由8个特征映射组成,但其每个特征映射由14×14个神经元组成。每个神经元具有一个2×2的接受域,一个可训练系数,一个可训练偏置和一个 sigmoid激活函数。可训练系数和偏置控制神经元的操作点;第三隐藏层进行第二次卷积,它由20个特征映射组成,每个特征映射由10×10个神经元组成。该隐藏层中的每个神经元可能具有和下一个隐藏层几个特征映射相连的突触连接,它以与第一个卷积层相似的方式操作。第四个隐藏层进行第二次子抽样和局部平均汁算。它由20个特征映射组成,但每个特征映射由5×5个神经元组成,它以与第一次抽样相似的方式操作。●第五个隐藏层实现卷积的最后阶段,它由120个神经元组成,每个神经元指定一个5×5的接受域。最后是个全连接层,得到输出向量。综合起来,如下图山辆入员/閩张38的圈像辆入|种特图到C28×28KD卷,:对应位遇相森再未和⊙如偏置每种图有个偏置a老积层f同治减函数6↑5的卷铝kC6个偏置值b输邶钟培钲图24X0mno:22域的值平均坐smle=2辆入6种征图列12|2k2个55的着核kKk22个偏置值b辆出12钟特钲图8×88×g年怦居D mean pooL斜样9=2s输出口钟特征图4x叶把S园輪出的特征图垣成一年向量入,维,:平4x×12=12F房入节点有2个192资接的神经刚络W1,09W参教W:20×192矩阵爹教bho0x1向量oh辆出节点有个,国为baby的度是o·上图中28如何变成24的?12如何变成8的?详情见这个网址:hto:/ud. stanfordedu/wki/ index. php/ Featureextractionusing convolution这个过程中,有这么几个参数:a.深度 depth:神经元个数,决定输出的dept厚度。同时代表滤波器个数。*b.步长 stride:决定滑动多少步可以到边缘。C.填充值zero- padding:在外围边缘补充若干圈0,方便从初始位置以步长为单位可以刚好滑倒末尾位置,通俗地讲就是为了总长能被步长整除。最左边一列是输入层,第二列是第一个滤波器(W0),第三列是第二个滤波器(W1),第四列是输出层。*该图有两个神经元,即 depth=2,意味着有两个滤波器数据窗口每次移动两个步长取3*3的局部数据,即stde=2。zero-padding=13cNN的激励层与池化层ReLU激励层不要用 sigmoid,因为它容易饱和、造成终止梯度传递,且没有0中心化ReLU的优点是收敛快,求梯度简单。·池化poo层池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示Single depth slice1124Xmax pool with 2X2 filters5678 and stride 26832234304y参考文献:·htp:/ yann lecun. com/exdb/lenet/index. html( Yann securη实现的CNN演示,以动画的形式演示了位移、加噪、旋转、压缩等识别,最有价值的是把隐层用图像显示出来了,很生动形象)

西工大整列信号处理课件，完整版，师兄留下来的资料，欢迎下载！●●●●●●●●0相关的重要学术刊物IEEE Transactions on Signal ProcessingIEEE Transactions on Antennas and Propagationo IEEE Transactions on aerospace and electronicSystemso IEEE Journal of Oceanic EngineeringJournal of the Acoustical Society of America●电子学报●声学学报丽归潭杨益新●●●●●●●●●●●●相关的重要学术会议●●●IEEE Sensor Array and Multichannel SignalProcessing Workshop-SaMIEEE Workshop On Statistical Signal ProcessingSSP(Formerly IEEE Workshop On Statistical SignalAnd Array Processing- SSAP). IEEE International Conference on acousticsSpeech, and Signal Processing-ICASSPWorkshop on Adaptive Sensor Array ProcessingASAP(Lincoln Laboratory-MIT)MTS/IEEE Oceans Conference百归杨益新●●●●内容安排●●●●0课次1—引言课次8一最优波束形成课次2一阵列和空间滤波器课次9一自适应波束形成课次3-线性阵列和孔径课次10一目标方位估计(1)课次4一线阵波束优化设计课次11—目标方位估计(2)课次5一平面阵列和孔径课次12一匹配场处理、智能天线课次6一空时过程的特征课次13一课程设计讲解课次7一仿真算例分析课次14—闭卷考试丽归潭杨益新●●●●●●●阵列信号处理●●●●●●●●考虑的信号和噪声不仅有肘城依赖性,也有空城依赖性●将信号和噪声表征为空一时过程●研究多维空一时域的检测和估计问题处理器空域部分连续空域→孔径离散空域→阵列(基阵)酉归贯杨益新●●●●●●●●0Signal #I●●●●Signal #2Interference▲ZNoiseFieldc阵列结构(阵特性及阵形)°信号的空间和时间特性千扰的空间和时间特性ArrayProcessor阵列处理的目的丽归潭杨益新●●●●●●●阵列结构(阵元特性及阵形)●●●●●●●●●阵元特性:各向同性(omni- directiona或 isotropic)各向异性( directiona|)●阵列几何形状(阵元的物理位置):线阵平面阵体积阵●阵元分布:等间距(均匀分布)不等间距(非均匀分布)随机分布酉归贯杨益新●●●●信号的空间和时间特性●●●●0●●●●●时域上已知信号信号有未知参数信号有已知结构(例如,BPSK)随机信号●空域上(最感兴趣的)已知方向上的平面波信号未知方向上的平面波信号空间散布的信号丽归潭杨益新●●●●●●●●●●●●●噪声(或干扰)的空间和时间特性●●●噪声源分类:自噪声:阵元之间统计独立,可减小但不能消除;外部噪声源产生的噪声:需用时空特性表征●时域上有未知参数的信号随机信号●空域上已知方向上的一个或多个平面波未知方向上的一个或多个平面波空间散布的干扰酉归贯杨益新●●●●●●●●0阵列信号处理的目的存在噪声和干扰时,检测信号;●存在噪声和干扰时,解调信号并估计信息波形;●从多个路径上有通讯信号到达时,检测信息序列;●存在噪声时,估计多个平面波信号的到达角;●构造入射信号和噪声场的时域和空域谱估计;●将信号发射到一个特定的空间位置上●还有其它应用场合丽归潭杨益新●●●●●●●阵列信号处理的两个主要方面●●●●●●●●●波束形成●参数估计5040Direction of Arrival(Deg)酉归贯杨益新●●●●阵列信号处理的主要应用领域●●●●0●●●●●声呐●雷达●射电天文●通信●地震学语音处理医学诊断和治疗丽归潭杨益新●●●●●●●●声呐●●●●●●●●百归杨益新被动声呐●●●●●●●●0●0Detectionthreshold(D7Ambient nose(ND)DirectivTransmission lossindex(T)Source level (SL)丽归潭杨益新典型被动声呐阵列●●●●●●●●●●●扩展式声呐浮标酉归贯杨益新典型被动声呐阵列●●●●●●●●0●●●●业)击潜艇噪声测量用阵列丽归潭杨益新●●●●主动声呐●●●●●●●●●threshold(DnAmbient noise(NL)VolumereverberationDirectrindexSourceTransmissioSource level (SL)Ambient noise(NL)loss (ILST)Target strength(IS)Bottom reverberation百归杨益新

基于socket的多线程文件传输，包中含有整个工程的源代码（有详细的注解） 和 直接运行的打包生成的jar文件 。其中swing界面有待优化.....

本程序用c实现，在不知道行列的情况，下从文件中读取矩阵，并完成矩阵的转置