Question

我正在尝试根据等式dx / dt = -x + sigma（A * y）+ sigma（B * u）+ bias和y = f（f）在python中编写基本CNN（细胞神经网络） X）。它的工作原理如此link的图所示。不幸的是，我的程序无法正常工作。我使用边缘检测模板，但我得到的只是一个较暗的灰度图像！我只是无法弄清楚问题出在哪里......以下是一些代码：

gray = img.open('lena.bmp').convert('L')     #gray1 = rgb2gray(img1)
u = np.array(gray.convert('F'))              #grayscale to float
m,n = gray.size                              #get size
z  = u.copy()                                #copy u

def deriv(x, t):                             #derivertive func of x
    x = np.reshape(x,(m,n))                    
    dx = -x + Ib + Bu + Ay
    return np.reshape(dx,m*n)

for s in range(5):
    Bu = sig.convolve2d(u,tempB,'same')          #get sigma(B*u)
    y = func.fs(z)                               #get output y
    Ay = sig.convolve2d(y,tempA,'same')          #get sigma(A*y)

    z   = np.reshape(z,m*n)                      #reshape z to 1-D array
    z   = sint.odeint(deriv, z, time)            #integrate dx/dt
    z   = np.reshape(z[2,:],(m,n))               #reshape z to mxn array
    plt.imshow(z)
    plt.show()

非常感谢。

python图像处理CNN

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