卷积神经网络关于卷积的理解卷积运算最大池化运算深度学习局限性 关于卷积的理解关于卷积的故事 这就是卷积公式，它本质上说系统（人）在连续激励下（挨板子）所的得到的结果（疼）。翻译的学术一点：卷积将是过去所有连续信号经过系统的响应之后得到的在观察那一刻的加权叠加。而现实生活中，我们就是要解大量的这种问题，这也就是为啥卷积这么常见这么重要的原因。卷积定理： 卷积定理是傅立叶变换满足的一个重要性质。卷积
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2024-03-01 09:16:26
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1、卷积的数学意义 从数学上讲，卷积与加减乘除一样是一种运算，其运算的根本操作是将两个函数的其中一个先平移，然后再与另一个函数相称后的累加和。这个运算过程中，因为涉及到积分、级数的操作，所以看起来很复杂。在卷积中已经讲过了卷积的定义如下所示：对于定义在连续域的函数，卷积定义为 对于定义在离散域的函数，卷积定义为
这里令U(x,y) = f(x)g
1.pooling的反向传播: pooling反向传播的原则:pooling的值和上一层对应的区域的loss(或者梯度)之和保持不变 mean pooling:把梯度平均分给4个值.如果4个位置都是这个值,梯度要爆炸. max pooling:把梯度给最大的那个值,其他值的梯度为0.caffe用max_idx_来记录最大值的id.2.relu的反向传播:relu的公式: relu的倒数公式:
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2018-08-06 17:26:00
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relu：其属于非线性激活函数的一种，同类型的函数还有sigmoid函数，tanh函数，softplus函数等等。对于ReLU函数，其公式即为个ReLU(x)=max(0, x)，而sigmoid函数为sigmoid(x)= 1/(1+e^-x)，而Softplus(x)=log(1+ex)。ReLU与softplus函数与前图中的传统sigmoid系激活函数相比，主要变化有三点：①单侧抑制 ②相
原创
2022-09-18 07:41:32
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0 参数和FLOPs计算FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。
FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度卷积层的参数量计算\(K \times K \t
1. 简介 Dropout 被广泛地用作全连接层的正则化技术，但是对于卷积层，通常不太有效。Dropout 在卷积层不 work 的原因可能是由于卷积层的特征图中相邻位置元素在空间上共享语义信息， 所以尽管某个单元被 dropout 掉，但与其相邻的元素依然可以保有该位置的语义信息，信息 仍然可以在卷积网络中流通。因
在卷积神经网络中，卷积算是一个必不可少的操作，下图是一个简单的各层的关系。可以看出一个很好的扩展的关系，下面是整个卷积的大概的过程图中上半部分是传统的卷积的操作，下图是一个矩阵的相乘的操作。下图是在一个卷积层中将卷积操作展开的具体操作过程，他里面按照卷积核的大小取数据然后展开，在同一张图里的不同卷积核选取的逐行摆放，不同N的话，就在同一行后面继续拼接，不同个可以是多个通道，但是需要注意的是同一行里
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2024-10-25 13:04:17
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一、Padding介绍1.1 什么是Padding在进行卷积层的处理之前，有时要向输入数据的周围填入固定的数据（比如0、1等），这称为填充（padding），是卷积运算中经常会用到的处理。例如，向下列tensor中使用幅度为1像素为0的填充。 虚线部分表示是填充的数据，这里省略了填充的内容0。1.2 为什么要使用Padding1.使用填充主要是为了调整输出的大小。比如，对大小为(4, 4)的输入数
CNN中的卷积操作[c0,h0,w0]
[c0,h0,w0] ；卷积核的维数为[c1,c0,hk,wk]
[c1,c0,hk,wk]，其中c0
c0在图中没有表示出来，一个卷积核可以看成由c1
c1个维数为[c0,hk,wk]
[c0,hk,wk]的三维滤波器组成；除了这些参数通常在计算卷积运算的时候还有一些超参数比如：st
1. 卷积1.1 什么是卷积例子，f是吃进去的食物，而且还在一直消化，比如十点吃进去，十二点还剩多少，但看f函数是不够的，g函数代表消化了多少。到一般情况，在x时刻吃进去，t时刻还剩多少 可以发现f和g函数里面的自变量相加会消掉其中一个，x+(t-x)=t，这也是判断是不是卷积的一个重要标志。1.2 卷积的意义、价值卷积卷在哪？ **卷积的价值：**对于一个系统，输入不稳定，输出稳定，用卷积求一个
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2024-09-23 11:12:45
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一、批量归一化BN对输入的归一化（浅层模型）： 1.处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 2.标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）： 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。BN有两种情况： 1.对全连接层进行批量归一化： 位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。 全连接： 此时BN
本文记录了利用FPGA加速图像处理中的卷积计算的设计与实现。实现环境为Altera公司的Cyclone IV型芯片，NIOS II软核+FPGA架构。 由于这是第一次设计硬件加速模块，设计中的瑕疵以及问题欢迎前来讨论。更新记录：D0423 记录FPGA核心计算模块和控制模块D0426 记录FPGA核心计算模块的控制驱动，性能与功能测试Part1 : 卷积相关软件实现卷积卷积是将原来矩阵的对应部分
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2024-08-08 10:36:00
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卷积层的推导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5*5。如图输入为28*28的图像，经过5*5的卷积之后，得到一个(28-5+1)*(28-5+1) = 24*24、的map。卷积层2的每个map是不同卷积核在前一层每个map上进行卷积，并将每个对应位置上的值相加然后再加上一个偏置项。每次用卷积核
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2024-07-24 21:37:41
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博客目录：
一、盒式滤波器二、帐篷式滤波器三、高斯滤波器四、三次B样条滤波器五、三次 Catmull-Rom 滤波器六、三次Mitchell-Netravali滤波器当有了卷积工具，下面介绍图形学常用的几种滤波器：一、盒式滤波器盒式滤波器是一个分段常值函数，它的积分结果为1。离散滤波器，其数学形式为：\[a_{box,r}[i] =
\begin{cases}
1/(2r + 1) &
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2024-05-08 21:19:35
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一、神经网络中卷积层的堆叠(卷积层) 为什么选择使用3个3x3的卷积层而不是使用1个7x7的卷积层呢？ （1）3个串联的3x3的卷积层，拥有比1个7x7的卷积层更少的参数，参数量是后者的（3x3x3 ) /（7x7） = 55%（2）3个3x3的卷积层比1个7x7的卷积层拥有更多的非线性变换，前者可以使用3次ReLU激活函数，而后者只能使用一次，这样使得CNN对特征的学习能力更强。二、池化层目的：
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2024-04-06 21:53:49
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在写FFT的时候，经常会遇到和生成函数的结合 一开始不是能明白，结果突然有一天顿悟了 下面就xue微谈一下生成函数，卷积和FFT的关系吧生成函数我们经常用生成函数解决以下问题：设hn
h
n
为方程：3∗e1+4∗e2+2∗e3+5∗e4=
1.卷积提取局部特征2.Relu留下相关特征，去掉不相关特征，卷积之后的正值越大，说明与卷积核相关性越强，负值越大，不相关性越大。3.池化池化的目的：（1）留下最相关的特征，或者说留下最明显的特征。（2）增大感受野，所谓感受野，即一个像素对应回原图的区域大小，假如没有pooling，一个3*3，步长为1的卷积，那么输出的一个像素的感受野就是3*3的区域，再加一个stride=1的3*3卷积，则感受
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2019-11-11 22:32:00
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接上篇：卷积神经网络对图片分类-中9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题。这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max(0, x)，就是把小于零的值都归为0，好处是可以是网络训练的更快，减少梯度消失的问题出现。具体如何理解，例如：上图A中
文章目录汇聚层(池化层)最大汇聚层和平均汇聚层填充和步幅多个通道小结 汇聚层(池化层)本节将介绍汇聚（pooling）层（又名池化层），它具有双重目的:1.降低卷积层对位置的敏感性2.同时降低对空间降采样表示的敏感性。最大汇聚层和平均汇聚层简单地讲， 最大汇聚层就是找到窗口内的最大值Max， 平均汇聚层就是找到窗口内的平均值Avg。与卷积层类似，汇聚层运算符由一个固定形状的窗口组成，该窗口根据其
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2024-03-03 22:52:02
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1.YOLO简介1.1.R-CNN系列与YOLO R-CNN系列的目标检测模型，其步骤可分为两步：第一步是生成许多个region proposal，第二步是对region proposal进行分类和边框回归。也就是说R-CNN系列不仅网络结构复杂，而且把目标检测任务由分类和回归共同完成。R-CNN系列检测的精确度是非常好的，但因为模型复杂，步骤繁杂，因此速度也
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2023-10-31 15:16:33
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