卷积可能是目前深度学习中最重要的概念。正是卷积和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿。但是是什么让卷积如此强大呢？它是如何工作的？在这篇博文中，我将解释卷积并将其与其他概念联系起来，以帮助您彻底理解卷积。已经有一些关于深度学习卷积的博客文章，但我发现所有这些文章都与不必要的数学细节非常混乱，这些细节不会以任何有意义的方式进一步理解。这篇博文也将有许多数学细节，但我将从概念的角度来处
各种卷积的作用Filter与kernelfilter是多个kernel的串联，每个kernel分配给输入的特定通道。filter总是比kernel大一维。1. 常规卷积运算整个过程可以用下图来概括。 假设输入层为一个大小为64x64x3（Width=Height=64，Channel=3）的彩色图片。经过一个包含4个filter（每个filter有3个kernel，kernel_size=3x3）
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2024-09-04 22:25:35
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深度学习（6）之卷积的几种方式：1D、2D和3D卷积的不同卷积原理（全网最全！）英文原文 ：A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning如果你在深度学习中听说过不同类型的卷积（例如2d/3d/1x1/转置卷积/空洞卷积（ATROUS）/深度可分离卷积/深度卷积/扁平卷积/分组卷积/随
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2024-08-08 10:41:59
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# 如何实现PyTorch 1D卷积的输入
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据] --> B[定义卷积层];
B --> C[输入数据];
C --> D[进行卷积计算];
D --> E[输出结果];
```
## 整体流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2
原创
2024-05-04 05:11:07
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1.卷积层的前向计算 如下图，卷积层的输入来源于输入层或者pooling层。每一层的多个卷积核大小相同，在这个网络中，我使用的卷积核均为3*3。 如图第4层卷积层输入为14*14的图像，经过3*3的卷积之后，得到一个(1+（14+2*1-3）/1)*(1+（14+2*1-3）/1) = 14*14的map。卷积层4的每个map是不同卷积核在前一层每个map上进行卷积，并将每个对应位置
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2024-05-29 09:57:04
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Pytorch深度学习-网络层之卷积层卷积概念Pytorch中卷积实现—nn.Conv2d()Pytorch中转置卷积—nn.ConvTranspose 卷积概念什么是卷积？卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行先乘后加的运算以上图为例，中间为卷积核，在输入图像上进行滑动，当滑动到当前位置时，其卷积运算操作是对卷积核所覆盖像素，进行权值和对应位置处像素的乘加： 这样才输出作为f
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2024-04-26 15:31:36
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1. 图神经网络由来标题：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS地址：http://arxiv.org/abs/1904.037511.1 欧式空间与非欧式空间数据图网络的提出和处理非欧式空间数据息息相关，对于传统的欧式空间数据（如：图像数据等），由于其数据的'规则性'，常见的诸如CNN的网络方法已经可以很好
1、卷积神经网络通俗理解卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shi
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2023-08-26 08:26:02
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目录1.基础介绍2.网络结构2.1卷积层2.1.1 Padding2.1.2 Stride2.1.3 多通道计算2.2池化层2.2.1 最大池化2.2.2 平均池化2.3全连接层3.代码实例1.基础介绍卷积神经网络的基础内容可以参考：机器学习算法之卷积神经网络2.网络结构卷积神经网络一般包括卷积层，池化层和全连接层，下面分别介绍一下2.1卷积层卷积神经网络里面的这个卷积和信号里面的卷积是有些差别的
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2023-10-19 10:49:09
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题意：就是挖地雷，给你一个字符串，‘*’代表地雷，‘1’代表在它的周围有1个地雷，‘2’代表在左右都有个地雷，‘？’代表不确定是不是地雷，可以是1，2，*，问你最后有几种方式确定所有的的地雷。思路：dp[i][0] 代表次位置为0，dp[i][1]代表左边有地雷，dp[i][2]代表右边有地雷，dp...
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2015-02-04 19:12:00
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一、Topic：数据处理这次我们来一段NCNN应用代码中，除了推理外最重要的一部分代码，数据处理：ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, bgr.cols, bgr.rows, 227, 227);
const float mean_vals[3] = {104.f, 117
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2024-10-01 21:39:04
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前言我们知道，R-CNN存在着以下几个问题：分步骤进行，过程繁琐。Selective Search生成候选区域region proposal->fine tune预训练网络->针对每个类别都训练一个SVM分类器->用regressors对bounding-box进行回归。时间和内存消耗比较大。在训练SVM和回归的时候需要用CNN网络训练的特征作为输入，特征保存在磁盘
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2024-09-27 14:33:44
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当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用...
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2019-10-18 10:24:00
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# Partial dependence plots 1D Python实现教程
## 简介
在机器学习中，我们经常需要了解特征对模型输出的影响程度。Partial dependence plots（部分依赖图）可以帮助我们可视化单个特征对模型预测的影响。本文将教你如何使用Python实现Partial dependence plots 1D。
## 流程图
```mermaid
flowch
原创
2024-01-05 08:23:31
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本文将以 Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network 为例，分析几类经典的卷积神经网络案例。在此请读者注意，此处的分析比较并不是不同网络模型精度的“较量”，而是希望读者体会卷积神经网络自始至今的发展脉络和趋势。这样会更有利于对卷积神经网络的理解，进而举一反三，提高解决真实问题的能力。01Alex-Net 网络模型Alex-Net 是计算机视觉领域中首个被广泛关注并使用
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2023-12-27 19:55:34
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可分离卷积可分离卷积包括空间可分离卷积(Spatially Separable Convolutions)和深度可分离卷积(depthwise separable convolution)。假设feature的size为[channel, height , width]空间也就是指：[height, width]这两维度组成的。深度也就是指：channel这一维度。空间可分离卷积具有如下特点乘法次
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2023-11-26 16:03:53
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Determine the Photo Position 题目描述 给定一个$n\times n$的01矩阵$A$，再给定一个$1 \times m$的矩阵$B$，把$B$贴到$A$中连续的1上，问有几种贴法。 范围 \(n,m \leq 2000\) 题解 模拟 #include <bits/st ...
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2021-08-12 12:31:00
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文章目录1. t-SNE的基本概念2. t-SNE介绍2.1 SNE（随机邻域嵌入）2.2 t-SNE2.3 t-SNE的优缺点2.3.1 t-SNE优点2.3.2 t-SNE的缺点3. 代码实现3.1 接口参数解释：3.2方法 1. t-SNE的基本概念t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据
题目链接：点击打开链接#include int main() { int n, s, x; while(~scanf("%d%d", &n, &s)) { int l = - 1000, r = 1000; for(int i = 0; i < n; i ++) { scanf("%d", &x); if(x l) l = x; if(x > 0 && x <
原创
2021-08-13 14:11:50
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第七章 DFT离散傅里叶变换离散对周期，连续对非周期。连续频谱计算起来不方便，所以要考虑离散频谱。DFT是分析离散时间信号的。N点DFT中的N指的是在频域中采样个数是N个点。对频域的等间隔采样相当于对时域做周期延拓。这两组是一对DFT。0<=n<=N-1 &nbs
