深度學習基礎--卷積--1D/2D/3D卷積簡介

阿新 • • 發佈：2018-12-21

1D/2D/3D卷積簡介

他們處理的都是input tensor前幾個維度的資訊。 1）1D主要用於NLP中的N_gram，一維卷積又稱時域卷積。 2）2D和3D卷積用於影象。其中2D卷積處理的是一張影象，3D卷積處理的就是多張影象。3D卷積考慮時間維度的資訊。在這裡插入圖片描述

1D/2D/3D卷積簡介他們處理的都是input tensor前幾個維度的資訊。 1）1D主要用於NLP中的N_gram，一維卷積又稱時域卷積。 2）2D和3D卷積用於影象。其中2D卷積處理的是一張影象，3D卷積處理的就是多張影象。3D卷積考慮時間

卷積神經網路的不變性不變性的實現主要靠兩點：大量資料（各種資料）；網路結構（pooling）不變性的型別 1）平移不變性卷積神經網路最初引入區域性連線和空間共享，就是為了滿足平移不變性。關於CNN中的平移不變性的來源有多種假設。一個想法是平移不變性

為什麼卷積核時4維的因為本來就是4維的，input_channelkernel_sizekernel_size*output_channel 正常來說，引數的個數不是隻和卷積核大小及數量有關嗎，256個1通道的55的卷積核引數應該是256155吧，和輸入的特徵圖數量應該沒有

反捲積(deconvolution) 這個概念很混亂，沒有統一的定義，在不同的地方出現，意義卻不一樣。上取樣的卷積層有很多名字：全卷積（full convolution），網路內上取樣（ in-network upsampling），微步幅卷積（fractio

區域性連線層(Locally-Connected Layer) locally-conv的概念來自傳統ML中的模型初始化（隨機樹方法中每個影象的crop都對應特定的一棵樹）。引數共享這個策略並不是每個場景下都合適的。有一些特定的場合，我們不能把圖片上的這些視窗資料都視作作用等同

加速的卷積運算 convolution在GPU上如何實現，文中介紹了三種方法 1）最直觀的方法是直接實現（即一般的卷積運算）缺點：這種實現呢需要處理許多的corner case。文中介紹cuda-convnet2是實現了該種方法，該種方法在不同取值的卷積引數空間效

卷積計算和池化計算公式卷積卷積計算中，（）表示向下取整。輸入：n* c0* w0* h0 輸出：n* c1* w1* h1 其中，c1就是引數中的num_output，生成的特徵圖個數。 w1=(w0+2pad-kernel_size)/stride+1;

一般的卷積運算 O是輸出input feature map，F是filter, D0是input feature map。從公式看到如果用迴圈操作，需要7次迴圈，n,k,p,q4次可獨立迴圈，c,r,s是累加操作的迴圈。

經典的多層感知機（Multi-Layer Perceptron）形式上是全連線（fully-connected）的鄰接網路（adjacent network）。 That is, every neuron in the network is connec

1*1的卷積核與全連線的區別 11的卷積核是輸入map大小不固定的；而全連線是固定的。 11卷積的主要作用有以下兩點： 1）降維（ dimension reductionality ），inception中就是這個用。 2）加入非線性，畢竟有啟用

padding valid 叠代 val 分析此外 nbsp drop BE 基礎概念：　　卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重

論文全稱：《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》論文地址：https://arxiv.org/pdf/1511.07122v2.pdf 論文程式碼： python TensorFlow版本 https

1. Padding 在卷積操作中，過濾器（又稱核）的大小通常為奇數，如3x3，5x5。這樣的好處有兩點：在特徵圖（二維卷積）中就會存在一箇中心畫素點。有一箇中心畫素點會十分方便，便於指出過濾器的位置。在沒有padding的情況下，經過卷積操作，輸出的資

總結一下今天的學習過程（注：我此刻的心情與剛剛三分鐘前的心情是完全不一樣的）（昨天在想一些錯誤，今天又重拾信心重新配置GPU環境，結果很失敗，不過現在好了，在尋思著今天干了什麼的時候，無意間想到是不是自己方法入口不對啊。結果果然很幸運的被我猜到了，，，哈哈哈，我的心情又

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之前就購買了這本書，但是一直處於閒看的狀態，時至年底，深感不能再繼續之前狀態，故從正在閱讀的部分開始寫讀書筆記，之前的會在後邊補充。原理和結構卷積神經網路以其強大的計算機視覺能力倍受人們的青睞。作者首先提出了三個觀點，也就是圖片的三個性質，分別是

 【題目】程式設計實現視覺化卷積神經網路的特徵圖，並探究影象變換(平移，旋轉，縮放等）對特徵圖的影響。選擇AlexNet等經典CNN網路的Pre-trained模型，視覺化每個卷積層的特徵圖（網路輸入圖片自行選擇）。其中，第一層全部視覺化，其餘層選

本文主要介紹了神經網路中的卷積神經網路，適合初學者閱讀。概述深度學習和人工智慧是 2016 年的熱詞；2017 年，這兩個詞愈發火熱，但也更加容易混淆。我們將深入深度學習的核心，也就是神經網路。大多數神經網路的變體是難以理解的，並且它們的底層結構元件使得它們在理論上和圖形上是

器）好處網站 water weight tar 直觀 str view 原文鏈接神經網絡基礎 1）神經元（Neuron）——就像形成我們大腦基本元素的神經元一樣，神經元形成神經網絡的基本結構。想象一下，當我們得到新信息時我們該怎麽做。當我們獲取信息時，我們一般會處

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