反卷积 deconvolution在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算(e.g.图像的语义分割)，这个采用扩大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样(Upsample)。上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transpos
如何对CNN网络的卷积层进行反向传播在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有我们熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，我觉得如果不
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2023-08-23 09:00:14
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本文首先简单介绍CNN的结构，并不作详细介绍，本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的，仔细推导，还是有很多细节地方需要思考的，比如1、在前向传播的过程中，卷积层的输入，是通过卷积核与前一层的输出特征图卷积得来的，那么在反向传播的过程中该怎么处理？这个就与全
1.传统DNN的反向传播计算:损失函数: \(J(W,b,x,y) = \cfrac{1}{2}||a^L-y||_2^2\)
\[\delta^l=\frac {\partial J}{\partial z^l} \,\,\text{表示对l层线性变换输出$z^l$的偏导}
\]
最后一层输出层: \(\cfrac {\partial J}{\partial a^L} = a^L - y\)
看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；2. FCN全卷
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural
原创
2022-07-22 14:23:13
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前言卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积过程的可视化工具，这个项目是github上面的一个开源项目。卷积和反卷积卷积(Convolutional)：卷积在图像处理领域被广泛的应用，像滤波、边缘检测、图片锐化等，都是通过不同的卷
卷积神经网络CNN反向传播过程卷积层与池化层是卷积神经网络的独特结构，它们同时也是CNN求导的难点。一来卷积的输入特征分为不同通道，针对每个通道求导使得求导过程变得困难。第二池化层不是传统的函数，如何求导令人十分费解。However，办法总比困难多儿。啦啦啦，现在我们就来总结一下卷积神经网络独特结构的梯度传播方式吧。池化层的梯度一开始我认为池化不是一般的函数形式，它真的可导吗？这时候我在心里默念三
作者：Great Learning Team神经网络什么是反向传播？反向传播是如何工作的？损失函数为什么我们需要反向传播？前馈网络反向传播的类型案例研究在典型的编程中，我们输入数据，执行处理逻辑并接收输出。 如果输出数据可以某种方式影响处理逻辑怎么办？ 那就是反向传播算法。 它对以前的模块产生积极影响，以提高准确性和效率。让我们来深入研究一下。神经网络（Neural network）神经网络是连接
一、前言这是一场以误差（Error）为主导的反向传播（Back Propagation）运动，旨在得到最优的全局参数矩阵，进而将多层神经网络应用到分类或者回归任务中去。前向传递输入信号直至输出产生误差，反向传播误差信息更新权重矩阵。这两句话很好的形容了信息的流动方向，权重得以在信息双向流动中得到优化，这让我想到了北京城的夜景，车辆川流不息，车水马龙，你来我往(* ॑꒳ ॑* )⋆*。至于为什么会提
来源于油管视频卷积层的前向传播 首先，我们需要有一个输入，在这里x就表示输入，这里的输入是4维的，为什么是4维的呢？ 我们通常在写代码的时候把x表示成x[n,c,h,w]，第一个n代表输入样本的编号，比如在这里指定了0，因为每次输入都是一个batch一个batch进行输入的，这里取了batch里面的第0个编号；第二个参数C代表了channel，如果是彩色图，有RGB3个channel，如果是灰度图
1.人工神经网络发展 不同的学科领域对神经网络有着不同的理解，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用最广泛的是T.Kohonen的定义，即神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的结构能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络的理论研究通常认为是从1943年McCulloch 和 Pitts的研究文章《神经活动
本文首先简单介绍CNN的结构，并不作详细介绍，若需要了解推荐看CS231n课程笔记翻译：卷积神经网络笔记。本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的，仔细推导，还是有很多细节地方需要思考的，比如1、在前向传播的过程中，卷积层的输入，是通过卷积核与前
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2023-07-04 23:14:26
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作者丨南柯一梦宁沉沦 编辑丨极市平台多层感知机反向传播的数学推导，主要是用数学公式来进行表示的，在全连接神经网络中，它们并不复杂，即使是纯数学公式也比较好理解。而卷积神经网络相对比较复杂，在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。首先我给大家介绍一下我分析delta误差反向传播过程的简单方法，如果神经网络l+1层某个结点的delta误差要传到l层，我们就去找前向传
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2022-07-25 06:40:27
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理清反向传播算法---背景---定义全连接网络---前向运算---链式求导---反向传播算法代码一（较粗糙，代码二会改进），预测sin(x)曲线代码二：添加Batch训练,替换激活函数 —背景去年看了《神经网络与深度学习》的前几章，了解了反向传播算法的一些皮毛，当时想自己实现一下，但是由于事情多，就放下了。现在有时间，也是由于想理清这算法就动手推公式和写代码了。------这里只以全连接层作为例
反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；（ZFNet可视化）FCN全卷积网络中，由于要对图像进行像素级的分割，需要将图像尺寸还原到原来的大小，类似upsampling的操作，所以需要采用反卷积；GAN对抗式生成网络中，由于需要从输入图
作者：Sik-Ho Tsang编译：ronghuaiyang 导读 使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升，非常好的文章，值的一看。(a) Conventional Convolution, (b) Deformable Convolution, (c) Special Case of Deformabl
一、二维卷积在深度学习的过程中，很多神经网络都会用到各种卷积核来进行操作，那么我们就简单讲一下卷积的原理和实现过程。那么卷积在神经网络中的作用是什么呢？一开始的传统神经网络是没有卷积层的，都是隐藏层加生全连接层的结构，这样在中间得到的特征都是线性的，不能提取到一个局部的特征。而卷积神经网络的出现解决了这个问题，通过对一个局部区域进行卷积操作得到这个局部区域的特征值传入下层大大提升了神经网络提取特征
0、简介问题：计算机视觉中的反卷积(deconvolution)是使用了独立的可训练参数还是把前面的卷积核转置？关于计算机视觉中的反卷积（deconvolution）还是没太弄懂，我原以为反卷积的卷积核中的参数也是训练出来的，只是因为放大了输出所以叫反卷积，可今天看到讲关于卷积神经网络可视化的文章，卷积神经网络的对特征图卷积核的可视化可以采用deconvolution的方法，而且是把前面的卷积核转
卷积神经网络在图像分类中的应用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域最为重要和广泛应用的模型之一。在图像分类任务中，CNN已经取得了令人瞩目的成果。本文将介绍CNN在图像分类中的应用，并且通过案例来说明其强大的特性。卷积神经网络的结构CNN由多个层次的卷积层、池化层和全连接层组成。其中，卷积层通过学习局部特征来提取图像中的信息，池化层用于降
