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深度学习-CNN卷积神经网络PPT课件
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Sparse Connectivity
这么做是有道理的，就是根据一些生物学的研究 我们的视觉感知细胞其实是局部感知的，比如我 们用很小的卷积核来提取整幅图像的布局边缘信 息，这时候采用全连接的意义并不大，不能学到 很好的图像特征信息，而且模型复杂度还很高。
上图中红色框里面的表示稀疏连接 上图中蓝色框里面表示非稀疏连接
上图就是max pooling导致的局部平移不变性，我们可以看到下面的卷积层的输入向右平移了 一个神经元，即输入层对应神经元的值都变了，可是上面的pooling层的值只有部分改变了。 这里只是对一个feature map做池化，其实对多个feature map做池化还可能解决旋转不变性的 问题。
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Equivariant Representation
现在还只有一个思想没有讲，就是不变性，前面在池化的时候已经提到过，池化可以实现局部 平移不变性的效果，甚至可以通过变化实现旋转不变性。但是如果有大范围的平移怎么办那， 是否还存在平移不变性那。这里卷积层和全连接层就对平移不变性起到了很大的作用。
和传统的前馈神经网络类似，整个网络的模型有几种因素决定。我们传统的前馈神经网络 隐藏层一般是全连接的，而CNN的隐藏层又分为convolutional layer，pooling layer和最后的 fully-connected layer，这些隐藏层的区别是CNN之所以为CNN的重要原因，而另外各个神经 元激活函数的选择以及整个网络损失函数的选择都与FNN类似。下面我们主要讲解LeNet-5。
如图所示，一个卷积操作就是指卷积核和同样 大小的一个图像矩阵相乘，然后再向下或者向 右滑动卷积核，执行下一个卷积操作。这样用 卷积核在整个图像上面滑动一遍便生成了一个 卷积层。
cnn卷积计算公式
cnn卷积计算公式CNN（卷积神经网络）作为机器学习的一种技术，已经受到了广泛的重视和应用。
它的重要性主要源于它具有独特的特性，能够有效地捕获空间特征，并能够很好地处理非结构化的信息，如图像、语音等信息。
本文主要介绍CNN卷积计算的相关公式，以及其在机器学习中的应用。
要完成卷积计算，必须先定义一个卷积核。
卷积核形式如下： $$ K = begin{bmatrix} k_{00} & k_{01} & k_{02} k_{10} & k_{11} & k_{12} k_{20} & k_{21} & k_{22} end{bmatrix}$$ 其中$k_{ij}$表示卷积核的系数，是一个可以调整的参数。
而卷积计算公式是：$$ O_{ij} = sum_{m=-1,n=-1}^{m=1,n=1}I_{ij+m+n}K_{m+n}$$其中$O_{ij}$表示卷积计算后生成的特征图上某点的值，$I_{ij}$表示输入特征图上某点的值，$K_{m+n}$表示上面定义的卷积核上某点的值。
此外，还有一种卷积计算方法，称为“全连接卷积”，其公式如下：$$ O_{ij} = sum_{m=-1,n=-1}^{m=1,n=1}I_{ij+m+n}K_{m+n} + b$$其中$b$是偏置项，也是一个可调参数。
接下来，就是CNN的应用部分了，CNN的应用主要集中在图像识别、语音识别和文本分析等领域。
在图像识别方面，CNN可以提取复杂的特征，并基于这些特征来分类图像。
比如，在分类猫狗照片时，CNN可以提取照片中细微的特征，如眼睛、鼻子、耳朵等，然后利用这些特征来分类图片。
在语音识别方面，CNN可以提取语音中的语言特征，以进行语音识别。
比如，在语音识别中，CNN可以提取语音中的语调特征，根据这些特征进行语音识别。
而在文本分析方面，CNN可以提取出文本中的语义特征，以判断文本的主题、情感等。
二项式定理yu杨辉三角形(sakura)
在(x2 + 3x + 2)5 的展开式中, x的系数为多少？ 240
能力训练4 : (x2+3x+2)5展开式中x的系数为_____.
方法1 (x2+3x+2)5=[(x2+2)+3x]5
在
展
开
式
中
只
有C
1 5
(x2
2)4
3x才 存 在x的
项,
其
系
数
为5C
4 4
24
3
240
方法2 (x2+3x+2)5=[x(x+3)+2]5
(a0 a2 a4 )2 (a1 a3 )2 ___1___ (99年全国)
注释：设f ( x) (a bx)n
其奇次项系数的和是f (1) f (1) 2
其偶次项系数的和是f (1) f (1) 2
4.( 1﹣x ) 13 的展开式中系数最小的项是 （ C ）
(A)第六项 (B)第七项 （C）第八项 (D)第九项
系数最大的项;
解:(2)设系数绝对值最大的项是第r+1项.
则
C2r0
320r
2r
C r1 20
319r
2r1
C2r0
320r
2r
C r1 20
321r
2r1
即
3(r+1)>2(20-r) 2(21-r)>3r
得
7
2 5
r
8
2 5
所以当r=8时，系数绝对值最大的项为
T9
C
8 20
312
C
1 6
C
关于Cn0+Cn1+Cn2+……Cnn-1+Cnn=2n的2个数学模型
德宏师范高等专科学校学报2018年第1期第27卷N ol.2018 vol.27关干！#«+……的2个数学模型贺志雄(德宏师范高等专科学校数学系，云南芒市678400)【摘要】建立一个数学问题，综合两个解法得到了结论。
【关键词】模型；求解；结论中图分类号/013 文献标识码：A文章编号：（2018) 01-095-01模型一：安个乘客在甲、乙两个车站下 车，共有多少种安排方法？模型二$每个电子元件只有开关两个状态，在计算机J!个电子元件可以传递多少个信息？现以模型一为例推导出c:+c:+c!+……c:'%+ "…=& 〇解法1.对每个乘客可在甲站或乙站下车，即有2种下车方法，由乘法原理得到共有2!种安 排方法。
解法2.对每个乘客，如果不在甲站下车，就会在乙站下车，那么只要求出甲站下车的不同 安排总数即可。
甲站下车人数安排4!+%类情形。
第一类：全部不下车，有C:种第二类$有1人下车，有C:种第三类：有2人下车，有C!种第！类：有人下车，有种第n+1类：有n人下车，有^种由加法原理共有C X+C&+……C: 1 +C: (种）综合解法1~解法2有.C#+C%+C:+……C:_1+ ::C:=2参照模型一可以构造:1:―12:—1 : :,2 +C:!C:+C:+ ……C:x2+C:=* 的模型$安排：个乘客在甲乙丙三个车站下车，共有几种安排方法？解法1.每个乘客有*种下车方法，：个乘客有*:种安排方法。
解法2.分为：+1类安排方法。
第一类$甲站无人下车，：个乘客在乙站及丙站下车，有2:种。
第二类$甲站下1人，乙丙两站下：-1人，有 C:x2:—1种。
第n类：甲站下：-1人，乙站或丙站下1人，有C:—1x2种。
第：+1类：甲站下：人，有C：种。
由加法原理，共有2：+C:x C:—1+C:+……C:—1x 2+C:种。
n 1 n-1 2 n-2 n-1 n n 总之2+C x C+C x2 +…•…C x2+C=3。
美国有线电视新闻网(CNN)节目编排策略分析
美国有线电视新闻网(CNN)节目编排策略分析闻名全球的美国有线电视新闻网CNN(Cable News Network)，其电视网络覆盖212个国家和地区，全球42个分部。
它不仅开创了世界上第一个全天候24小时滚动播送新闻的频道，而且它的运作方式和编排特色对中国新闻频道的建立也提供了有益的经验。
一、CNN概述1980年6月，记者出身的特德·特纳买下亚特兰大一家濒临倒闭的小电视台，创办了CNN，向美洲国家24小时不间断播放电视新闻。
1982年，CNN创办了简明新闻频道(Headline News)，经常抢到突发事件的独家新闻，并进行及时、详尽的现场报道。
在刚成立的几年内，由于美国市场已被大电视网垄断，CNN连续亏损。
直到1986年，CNN在报道美国航天飞机挑战者号中脱颖而出，在竞争中站住了阵脚。
此后，在里根遇刺、美军入侵巴拿马、拆除柏林墙、苏联解体、波黑战争等重大新闻事件上，CNN率先做的现场报道都抢尽了风头。
真正值得大书特书的是1991年的海湾战争。
当时，伊拉克把巴格达所有外国记者都驱逐出境，唯独留下CNN的记者报道海湾战争。
战争期间，CNN迅速、及时、详尽地报道了多国部队在伊拉克的“沙漠风暴”行动，成为各国首脑和舆论界了解实际战况的主要渠道，甚至有人称：“海湾战争有3个参战者——布什、萨达姆和CNN。
” 1985年，CNNI国际频道开始面向欧洲24小时播出，迈出了CNN国际化的重要一步。
值得注意的是，这年成为CNN第一个盈利年。
而CNN的国际化步伐，采取的是国际化与本地化两条腿走路的方针。
比如，1987年它建立了北京记者站，随后又设立了马尼拉、汉城、曼谷、香港等记者站，并于1995年在香港设立了亚洲地区制作中心，在CNNI亚洲版当中，关于亚洲的报道日益增加。
本地新闻的增加，吸引了大量的本地观众。
而1988年开办了西班牙语节目，1997年开办了24小时西班牙语频道，也体现了CNN通过吸引特定人群而扩大国际市场和影响的策略。
大容量变换器直流母线的PEEC模型
大容量变换器直流母线的PEEC模型PEEC model of Power Bus in a Large Capacity Converter清华大学电机系李方正，孙旭东，黄立培，姜建国Email: lifz05@摘要﹕大容量变换器的直流母线尺寸较大、结构复杂，建立其比较准确的高频电路模型，是准确分析大容量变换器换流过程和电磁干扰（EMI）特性的关键问题之一。
本文以一台用于大容量多电平逆变器中的H桥功率单元为对象，探讨其直流母线复杂结构的简化思路和方法，基于部分单元等效电路（PEEC）的方法计算简化后母线模型的杂散参数，建立了其高频等效电路。
通过电路仿真和实验验证了模型的准确性，说明结构简化对模型精度的影响可以接受，用PEEC方法获取大尺寸连接导体杂散参数是可行和有效的。
Abstract: The equivalent circuit of power bus with adequate accuracy is significant for the study on EMI character of large capacity converter. This paper introduces modeling method for the large size power bus with complex structure in a H-bridge unit used in large capacity multi level inverter. Based on partial element equivalent circuit (PEEC) method, the partial parameters of the power bus is extracted and then the equivalent circuit is established. The result of the circuit simulation and experiment demonstrates that the accuracy of the PEEC model is reasonable and PEEC method is feasible and effective for modeling the large size conductor in large capacity converter.关键词﹕部分单元等效电路，直流母线，电磁干扰Keywords: Partial Element Equivalent Circuit (PEEC), Power Bus, Electromagnetic Interference (EMI)1引言电力电子装置中开关器件的通断所产生的EMI，主要通过直流母线、缓冲吸收电路、无源元件以及输出电路等进行传播，其中直流母线是传导EMI传播通道中的核心环节[1-2]。
[指南]CNN,ABC,FOX美国新闻台比较
![[指南]CNN,ABC,FOX美国新闻台比较](https://img.taocdn.com/s3/m/cf0d112c590216fc700abb68a98271fe910eaff2.png)
CNN,ABC,FOX美国新闻台比较CNN:在1991年的海湾战争中，CNN的国际知名度得到提升，他们关于战争的现场报导吸引了全世界的目光。
由于CNN是通过与美国政府紧密合作而取得大多数的新闻的，很多人指责CNN并不试图做出准确的报导，而只是一个宣传工具。
由于遭到了很多关于「太美国中心」的指责，以及来自BBC和天空新闻的竞争，CNN国际现在为世界不同地区提供不同的新闻。
CNN在各地的新闻中心也聘请了很多当地记者，以确保能从更国际的观点来报导新闻。
在美国，CNN 则被保守派指责太过倾自由，而且在市场份额方面已经输给了福克斯新闻，目前是美国第二大新闻频道。
最著名的节目当属每晚的《拉里·金现场》，该节目是CNN（美国有线新闻网）收视率最高的节目。
节目开播于1985年，播出不久，就成为了CNN收视率最高的节目之一，而拉里·金也成为了第一个在世界范围内享有盛誉的脱口秀节目主持人。
播出时间：每一到周六18：00，周日17：00。
如今我们依旧能在CNN领略这位从业50载、73岁高龄的世界最富盛名的王牌主持人风采。
拉里·金2007年与CNN续约4年，年薪1400万美元，成为了历史上身价最高的男性新闻工作者。
拉里·金的做访谈节目的特点在于：直接、有人情味以及随机性。
直接体现在他那单刀直入的提问方式，从来都不拐弯抹角；虽然他的提问通常一针见血，却不会显露咄咄逼人的气势，反而是温文尔雅，注重受访者的感受；而随机性则在于他并不会在访谈之前进行过多的准备，在访谈过程中随时组织自己的问题。
FOX：尽管FOX NEWS新闻台影响力正因为在政治与娱乐之间得不到平衡而越来越得不到观众的信赖，但是它仍然是现在美国收视份额最高的电视新闻频道。
FOX NEWS的政治立场偏向保守中立，不过值得注意的是，最早揭露美军虐囚丑闻的，正是FOX 的新闻节目。
比起真人秀，FOX NEWS充分利用了它24小时不间断新闻频道的优势，因此除了常态的新闻报道之外，FOX也会做脱口秀节目。
一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理独特价值实际应用）
⼀⽂看懂卷积神经⽹络-CNN（基本原理独特价值实际应⽤）卷积神经⽹络 – CNN 最擅长的就是图⽚的处理。
它受到⼈类视觉神经系统的启发。
CNN 有2⼤特点：能够有效的将⼤数据量的图⽚降维成⼩数据量能够有效的保留图⽚特征，符合图⽚处理的原则⽬前 CNN 已经得到了⼴泛的应⽤，⽐如：⼈脸识别、⾃动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。
CNN 解决了什么问题？在 CNN 出现之前，图像对于⼈⼯智能来说是⼀个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太⼤，导致成本很⾼，效率很低图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不⾼下⾯就详细说明⼀下这2个问题：需要处理的数据量太⼤图像是由像素构成的，每个像素⼜是由颜⾊构成的。
现在随随便便⼀张图⽚都是 1000×1000 像素以上的，每个像素都有RGB 3个参数来表⽰颜⾊信息。
假如我们处理⼀张 1000×1000 像素的图⽚，我们就需要处理3百万个参数！1000×1000×3=3,000,000这么⼤量的数据处理起来是⾮常消耗资源的，⽽且这只是⼀张不算太⼤的图⽚！卷积神经⽹络 – CNN 解决的第⼀个问题就是「将复杂问题简化」，把⼤量参数降维成少量参数，再做处理。
更重要的是：我们在⼤部分场景下，降维并不会影响结果。
⽐如1000像素的图⽚缩⼩成200像素，并不影响⾁眼认出来图⽚中是⼀只猫还是⼀只狗，机器也是如此。
保留图像特征图⽚数字化的传统⽅式我们简化⼀下，就类似下图的过程：图像简单数字化⽆法保留图像特征图像的内容假如有圆形是1，没有圆形是0，那么圆形的位置不同就会产⽣完全不同的数据表达。
但是从视觉的⾓度来看，图像的内容（本质）并没有发⽣变化，只是位置发⽣了变化。
（本质）并没有发⽣变化，只是位置发⽣了变化所以当我们移动图像中的物体，⽤传统的⽅式的得出来的参数会差异很⼤！这是不符合图像处理的要求的。
⽽ CNN 解决了这个问题，他⽤类似视觉的⽅式保留了图像的特征，当图像做翻转，旋转或者变换位置时，它也能有效的识别出来是类似的图像。
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Hello everyone, I'm Catherine Callaway at the CNN center in Atlanta with a look at what's happening NOW IN THE NEWS.
The tsunami watch has now been lifted following a powerful earthquake in Indonesia today. At least 75 people were killed and hundreds more injured. One Indonesian official warns thousands more may be trapped in collapsed buildings. The 7.6 magnitude quake was centered around west Sumatra.
Thousands of miles away the island of Samoa, American Samoa and Tonga, now look like one large disaster area, following Tuesday’s earthquake and tsunami. A huge emergency effort under way now to provide food, medicine and other supplies to the people in the area. At least 111 people have died so far in that tsunami. The number is expected to rise.
Federal Agents and national police are searching for a newborn. He was missing from Tennessee. A four-day-year-old, Yair Anthony Carillo, seen here, was ripped from his mother’s
arms late just today. Investigators believed the suspect showed up at the mother's home, posing as an immigration agent.
Toyota has issued its largest recall ever in the US for a potentially deadly problem with the top selling Camry and certain Lexus models; now the recall involves almost four million cars. Toyota says the floor mat on the driver's side can creep up and jam the accelerator pedal down, so the car suddenly speeds up.
Millions of H1N1 vaccines are on their way to undisclosed distribution centers according to at least three of the four vaccine makers. The first vaccine shipped earlier than health officials had expected. They've said that some people will be able to get vaccinated by early next month, followed later by a large-scale vaccination program.
And those are headlines for you this hour, stay with CNN for more on these stories and other news of the day.。