卷积 - 程序员宅基地

【机器学习】详解转置卷积 (Transpose Convolution)

标签：深度学习图像处理计算机视觉

【机器学习】详解转置卷积 (Transpose Convolution)

对卷积的定义和意义的通俗解释

标签：卷积

对卷积的困惑卷积这个概念，很早以前就学过，但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形进行解释，但究竟为什么要这么设计，这么计算，背后的意义是什么，往往语焉不详。作为一个...

什么是卷积

标签：计算机视觉人工智能神经网络

此文章简单讲解了卷积是什么、卷积为什么这么厉害、卷积神经网络是什么。

【时间序列】时间卷积神经网络

标签：卷积神经网络网络

在深度学习的知识宝库中，除了前面文章中介绍的RNN，还有一个重要的分支：卷积神经网络（CNN），其广泛应用于视觉，视频等二维或者多维的图像领域。卷积网络具有深度，可并行等多种特性，这种技术...

【轻量卷积】组卷积（GC）、深度可分离卷积（DSC）与异构卷积（HC）（Pytorch实现）

标签：深度学习 pytorch 卷积神经网络

为了提高网络性能，目前的研究趋向于更深，更复杂的网络，ImageNet刷分的前几名网络的参数量也非常巨大，没有高性能GPU的玩家只有长太息以掩涕兮了，然而，目前...于是，就记录一下看到的走轻量级路线的卷积吧。

卷积神经网络中 6 种经典卷积操作

标签：深度学习神经网络人工智能

深度学习的模型大致可以分为两类，一类是卷积神经网络，另外一类循环神经网络，在计算机视觉领域应用最多的就是卷积神经网络（CNN）。CNN在图像分类、对象检测、语义分割等经典的视觉任务中表现出色，因此也早就有一...

卷积神经网络CNN中的卷积操作详解

标签：神经网络

从公式看，卷积就是相乘再相加的过程从这张图看，卷积就是之前的点对当前点的影响。有人说，卷积就是瞬时行为的持续性后果。在CNN的卷积操作中，其实也是先相乘再相加，这里通过卷积核，实现一个目的，就是周围...

卷积神经网络 Convolutional Neural Network ｜ CNN

标签： cnn 人工智能神经网络

介绍了卷积神经网络的基本思想，应用场景，优缺点，建模过程中的注意事项，研究课题，实现的类库方法和代码案例等

都2021年了，不会还有人连深度学习都不了解吧（二）- 卷积篇

标签：卷积汇总深度学习人工智能

一、前言上篇文章详细阐述了激活函数是什么、常用的激活函数有哪些以及为什么要使用...在阐述卷积的工作原理之前，我们需要了解一下为什么要使用卷积，以及卷积神经网络相较于全连接神经网络的优势体现在哪里。 2.1

深度学习中的20种卷积

标签：深度学习计算机视觉 cnn

而在卷积神经网络中，仅需要随机初始化一个固定卷积核大小的滤波器，并通过诸如反向传播的技术来实现卷积核参数的自动更新即可。其中，浅层的滤波器对诸如点、线、面等底层特征比较敏感，深层的滤波器则可以用于提取...

卷积拆分与分组卷积的典型代表网络的总结

标签：深度学习人工智能

1，卷积常规参数计算 2 ，什么是卷积拆分一个多通道的普通2D卷积包含了三个维度，分别是通道，长，宽，如下图(a)。然后将这个卷积的步骤分解为3个独立的方向[1]，即通道方向，X方向和Y方向，如上图(b)，...

深度可分离卷积

标签：深度学习计算机视觉深度可分离卷积

由模型量化而思考深度可分离卷积以及MobileNet

【神经网络】综合篇——人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络

标签：神经网络人工神经网络人工智能

本文综合整理常用的神经网络，包括生物神经网络、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络；参考了许多高校的课程、论文、博客和视频等。文章的结构是先进行概念了解，然后结合图片、结构图、一步...

卷积神经网络的改进 —— 分组卷积、DW 与 PW

标签：卷积神经网络

1、普通卷积对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3）。经过3×3卷积核的卷积层（假设输出通道数为4，则卷积核shape为3×3×3×4），最终输出4个Feature Map，如果有same padding则尺寸与输入层...

深度可分离卷积（Depthwise seperable convolution）

标签：轻量化网络

一、深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwise separable convolution，由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征...

图解各种卷积

标签：卷积神经网络过滤器

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！本文分享自华为云社区《神经网络常用卷积总结》，原文作者：fdafadhttps://bbs.huaweicloud.c...

轻松理解转置卷积(transposed convolution)或反卷积(deconvolution)

标签：转置卷积 CNN 反卷积

在CNN中,转置卷积是一种上采样(up-sampling)的方法.如果你对转置卷积感到困惑,那么就来读读这篇文章吧. 本文的notebook代码在Github. 上采样的需要在我们使用神经网络的过程中,我们经常需要上采样(up-sampling)...

1*1卷积核的作用

如果当前层和下一层都只有一个通道那么1×1卷积核确实没什么作用，但是如果它们分别为m层和n层的话，1×1卷积核可以起到一个跨通道聚合的作用，所以进一步可以起到降维（或者升维）的作用，起到减少参数的目的。...

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢？

标签：卷积网络数据挖掘

来自 | 知乎https://www.zhihu.com/question/56024942编辑 | AI有道本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理卷积神经网络中用1*1 卷积有...

卷积基础知识总结

标签：深度学习神经网络计算机视觉

卷积层是卷积神经网络中的核心模块，**卷积层的目的是提取输入特征图的特征，**如下图所示，卷积核可以提取图像中的边缘信息。卷积也成为过滤器，即Filter。

深度学习笔记----三维卷积及其应用（3DCNN,PointNet,3D U-Net）

标签：深度学习计算机视觉神经网络

1.什么是三维卷积 1.1 三维卷积简介 1.2 三维卷积的工作原理 2，三维卷积核多通道卷积的区别 2.1 多通道卷积 2.2 三维卷积和多通道卷积之间的区别 2.3 总结 3，三维卷积的应用 3.1 视频分类 3.2 点云分类 ...

深度学习 --- 卷积神经网络CNN（LeNet-5网络详解）

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈型的神经网络，其在大型图像处理方面有出色的表现，目前已经被大范围使用到图像分类、定位等领域中。相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数...

几种常用的卷积操作原理（标准卷积、深度卷积、组卷积、扩张卷积和反卷积

标签：深度学习原理

那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积，这样每个卷积核需要3×3×16个参数，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×16的卷积核的每个通道会在输入...

反卷积通俗详细解析与nn.ConvTranspose2d重要参数解释

标签：深度学习人工智能神经网络

反卷积的作用卷积中padding的几个概念 No Padding Half(Same) Padding Full Padding 反卷积反卷积中的Padding参数反卷积的stride参数反卷积总结参考资料

卷积原理：几种常用的卷积（标准卷积、深度卷积、组卷积、扩展卷积、反卷积）

0、标准卷积 ...那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积，这样每个卷积核需要3×3×16个参数，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×16的卷积核

【Pytorch神经网络理论篇】 32 PNASNet模型：深层可分离卷积+组卷积+空洞卷积

标签： python 深度学习人工智能

1 PNASNet模型简介 PNASNet模型是Google公司的AutoML架构自动搜索所产生的模型，它使用渐进式网络架构搜索技术，并通过迭代自学习的方式，来寻找最优网络结构。即用机器来设计机器学习算法，使得它能够更好地服务...

CNN中各类卷积总结：残差、shuffle、空洞卷积、变形卷积核、可分离卷积等

标签：卷积神经网络网络

CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，...Group convolution 分组卷积，最早在AlexN.

LSTM的备胎，用卷积处理时间序列——TCN与因果卷积（理论+Python实践）

标签：卷积网络 python

TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。卷积如何处理时间序列时间序列预测，最容易想到的就是那个马尔可夫模型： P(yk∣xk,xk−1,...,...

深度学习：卷积神经网络（详解版）

标签：神经网络深度学习卷积

文章目录一、全局连接VS局部连接1.1 局部神经元连接的优势1.2 全连接网络的权重参数量1.3 神经网络的局部特征提取（卷积）二：感受野2.1 生物上的定义2.2 深度学习的定义2.3 感受野的作用2.4 感受野的计算公式2.5 ...

卷积神经网络中各个卷积层的设置及输出大小计算的详细讲解

标签：卷积神经网络卷积核计算

1.卷积神经网络的结构 2.卷积神经网络的计算 3.以AlexNet为例进行详细讲解 4.常见的两个卷积层设置的问题 1.卷积神经网络的结构卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT...

”卷积“ 的搜索结果

【机器学习】详解转置卷积 (Transpose Convolution)

对卷积的定义和意义的通俗解释

什么是卷积

【时间序列】时间卷积神经网络

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卷积神经网络中 6 种经典卷积操作

卷积神经网络CNN中的卷积操作详解

卷积神经网络 Convolutional Neural Network ｜ CNN

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深度可分离卷积

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深度可分离卷积（Depthwise seperable convolution）

图解各种卷积

轻松理解转置卷积(transposed convolution)或反卷积(deconvolution)

1*1卷积核的作用

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢？

卷积基础知识总结

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深度学习：卷积神经网络（详解版）

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