文章目录卷积公式没有padding，且s=1有padding，且s=1Half (same) paddingFull padding没有padding，s>1有padding，s>1Pooling 公式反卷积公式没有padding，且s=1有padding，且s=1Half (same) paddingFull padding没有padding，且s>1有padding，且s&
线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。
Network in Network 这篇论文中 提出了 1*1卷积层，那么问题来了，为什么可以用1*1卷积层来代替全连接层假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维度为1×1×32，取输入张量的某一个位置（如图黄色区域）与卷积核进行运算。实际上可以看到，如果把1×1×32卷积核看成是32个权重W，输入张量运算的1×1×32部分为输入x，那么每一个卷积操作相当于一个Wx过程，多个卷积核就是多个神
对于点云分割来说，最重要解决的问题基本上有两个，一个是点云的无序性问题，另一个是点云的不规则和稀疏问题。对于前者的问题，其实2017年的PointNet提出的对称函数(max pooling)就已经解决了，但是目前有很多取代之的方法。后者，很多网络利用学习邻域局部特征，编码相对位置特征解决，KPConv提出了一种可变形的Kernel，但是它的核点是固定的，针对不同的场景可能还需要进行改变，PACo
超大卷积核架构Scaling Up Your Kernels to 31x31
视频讲解code PyTorchcode MegEngineTensorflow堆叠多个小kernal,认为3层3×3 > 1层 7×7？Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 可视化卷积核
参数的更新有许多方法;1.Vanilla update 最简单的更新形式。假定x是参数矢量，dx是梯度。更新形式为:# Vanilla update
x+=-leaning_rate*dx其中learning_rate是学习率。2Mumentum update 在深度网络中，通常能够得到更好的收敛速率。这种更新方法来源于优化问题的物理学上的观点。特别的，损失函数可以解释为山丘的高（也可以说成是
主要知识点理解tensor:张量 flow:流 TensorFlow是一个通过计算图的形式表示计算的编程系统，每个计算都是图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间的关系。(1)TensorFlow编程基础张量：一种多维数组的数据结构，零阶张量称为标量，一阶张量为一个向量，n阶张量为一个n维数组；张量并没有真正的保存数据，只是存储的计算过程。不带小数点的张量默认为int32,带小数点的默认为flo
DyNet2020-arxiv-DyNet Dynamic Convolution for Accelerating Convolutional Neural NetworksInstitute：huaweiAuthor：Yikang Zhang, Qiang WangGitHub：/Citation： 4Introduction和Google 的 CondConv，Microsoft 的 Dyn
卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合
目录卷积卷积图像操作卷积神经网络神经元 卷积函数： f(t):是某一时刻发生的一件 g(x-t)：是f函数发生事件后t时间对另一个物体的影响卷积图像操作利用3*3图像对图片进行操作，得到一个值卷积神经网络通过不同的卷积图像操作，进图像进行处理神经元神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变
More ConvNets in the 2020s : Scaling up Kernels Beyond 51 × 51 using Sparsity代码：https://github.com/VITA-Group/SLaK论文：https://arxiv.org/abs/2207.03620自从Vision Transformers (ViT) 出现以来，Transformers迅速在计算机
CNN卷积神经网络1.与全连接神经网络的区别1).总有至少一个卷积层2).卷积层级之间的神经元是局部连接和权值共享(整张图片在使用同一个卷积核内的参数，卷积核里的值叫做权重，不会因为图像内位置的不同而改变卷积核内的权系数），这样的设计大大减少了(w,b)的数量，加快了训练。2.卷积神经网络的核心是卷积1).卷积层设定不同的卷积核(如何设计卷积核：对于CNN来说，训练就是让网络根据已有的数据和它们的
文章目录前言1. 理论部分1.1 为什么会出现图卷积网络？1.2 图卷积网络的推导过程1.3 图卷积网络的公式2. 代码实现参考资料 前言本文从使用图卷积网络的目的出发，先对图卷积网络的来源与公式做简要介绍，之后通过一个例子来代码实现图卷积网络。1. 理论部分1.1 为什么会出现图卷积网络？无论是CNN还是RNN，面对的都是规则的数据，面对图这种不规则的数据，原有网络无法对齐进行特征提取，而图这
卷积两个关键：权重共享/平移不变性，局部性。几个相关超参数：kernel_size,stride,padding,out_channels。一、卷积 两个原则：平移不变性，局部性。以下图为例，所谓平移不变性，就是指我在识别不同区域（即输入Xij发生平移）的红帽子的时候，既然都是识别红帽子，那么所用的识别器
文章目录为什么使用卷积卷积常规卷积的应用CNN作用pytorch实现 为什么使用卷积 对于一个3层隐藏层的全连接来识别手写体图片（28*28），内存消耗1.6MB，对于当时来说过于庞大（16K内存） 借助生物学的概念，注重感兴趣的地方，称之为感受野，看到的区域也是图片中的一个小块。提出了卷积神经网络的概念，卷积也就是指局部的相关性。权重减少为原来的1/6。卷积一个共享权值的小滑块再图片上移动，对
目录2D卷积3D卷积1*1卷积空间可分离卷积（separable convolution）深度可分离卷积（depthwise separable convolution）分组卷积（Group convolution）扩张卷积（空洞卷积 Dilated Convolutions）反卷积（转置卷积 Transposed Convolutions）octave convolution
类似的内容非常多，只是想写一写当作复习，如果错误请指出，感谢大家的指点。torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)卷积层参数个数假
机器学习知识点相关总结（一）——基础机器学习知识点相关总结（二）——决策树相关机器学习知识点相关总结（三）——LR相关机器学习知识点相关总结（四）——SVM相关机器学习知识点相关总结（五）——CNN相关机器学习知识点相关总结（六）——RNN,LSTM相关机器学习知识点相关总结（七）——k-means相关1.卷积层个数计算方式，CNN参数量计算，卷积计算复杂度，如果一个CNN网络的输入channel
通俗理解卷积的概念：卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。先解释一下什么是加权：通俗点就举列子把,统计学认为，在统计中计算平均数等指标时，对各个变量值具有权衡轻重作用的数值就称为权数． 还是举个例子吧 求下列数串的平均数3、4、3、3、3、2、4、4、3、3、
一般求法为（3＋4＋3＋3＋3＋2＋4＋4＋3＋3）／10＝3．2
加权求法为（6＊3
卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。为了简单起见，本文仅探讨二维卷积结构。卷积首先，定义下卷积层的结构参数。△ 卷积核为3、步幅为1和带有边界扩充的二维卷积结构卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。在二维卷积中，通常设置为3，即卷积核大小为3×3。步幅（Stride）：定义了卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通
