用卷积滤波器matlab代码-GSM_lib:GSM_lib

用卷积滤波器matlab代码Matlab库提供了灵活的归一化功能，可以将其应用于来自深度卷积神经网络的激活图。 它基于以下描述的高斯比例混合模型的混合： L. Sanchez Giraldo和O. Schwartz。 将柔性归一化集成到深度卷积神经网络的中间层表示中。 出现在神经计算中，2019年。 该模型不同于在R. Coen-Cagli，P.Dayan，O.Schwartz中引​​入的灵活归一化。 早期视觉处理中线性和非线性上下文交互的统计模型。 NIPS，2009年。 此处介绍的模型旨在与任意过滤器集配合使用，例如深度卷积神经网络的学习层。 用技术术语来说，在该模型中，环绕独立组件具有独立的混频器，从而避免了参数中任何对称假设的需要。 要使用此库中的代码（主要包含在“ src”目录中），请在运行任何自己的脚本之前运行以下命令以添加相关路径： “运行load_paths.m” examples目录包含两个脚本，这些脚本说明了来自卷积神经网络或任何相关模型的激活图上的灵活规范化模型的训练和评估过程。 要处理的输入数组是一个4维数组，其大小为：N x C x H x W N：实例数C：