文章导读卷积是深度学习中的重要组成部分，在日常搭建神经网络的过程中我们会遇到各种类型的卷积操作，有2D卷积，3D卷积，分组卷积等等形式。本文针对各种卷积的工作原理、特性和应用进行详细的介绍。目录普通卷积3D卷积扩张卷积分组卷积转置卷积可分离卷积可变形卷积普通卷积在信号处理领域，卷积是两个变量（其中一个变量经过翻转、位移）在某范围内相乘后求和的结果。深度学习中卷积的概念与之相似（只是深度学习的卷积在
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2024-09-18 12:00:57
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在前面的几个章节中我们脚本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。
为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块。
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使
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2024-10-22 12:58:55
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# Python Convolution 实现指南
## 简介
在机器学习和图像处理中，卷积是一种重要的操作。通过卷积操作，我们可以在图像或信号上应用滤波器，从而实现特定的功能，比如边缘检测、模糊处理等。本指南将帮助你了解如何在Python中实现卷积操作。
## 卷积操作的流程
下面是实现卷积的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------------
原创
2024-01-31 07:53:34
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1.conv（向量卷积运算）所谓两个向量卷积，说白了就是多项式乘法。比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量，p和q的卷积如下：把p的元素作为一个多项式的系数，多项式按升幂（或降幂）排列，比如就按升幂吧，写出对应的多项式：1+2x+3x^2;同样的，把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列，写出对应的多项式：1+x。卷积就是“两个多项式相乘取系数”。（1+2x+3x^2）×（1+x）=1+
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2019-05-17 09:17:00
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关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数，首先是determine_padding(filter_shape, output
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2020-04-15 17:10:00
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Dilated/Atrous conv 空洞卷积/多孔卷积原
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2022-08-24 17:05:02
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# 用 Python 实现二维卷积运算（Conv2D）
卷积运算是计算机视觉中的一个重要基础操作，特别是在处理图像时。本文将引导你完成如何使用 Python 实现二维卷积运算 (Conv2D)。我们将通过一个简单的步骤流程、代码示例以及相关的状态和关系图来说明这一过程。
## 流程概述
首先，我们来看实现卷积运算的一系列步骤：
| 步骤 | 描述
TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和samepytorch里面的padding么有这两个选项，它是数字0,1,2,3等等，默认是0所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的：tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系，不能任意的输出大小；而nn输出大小可以通过padding进行改变nn里面的卷积操作或者是池化操作的H和W部分都是一样的计算公式：H和W的计算cl
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2023-10-10 11:11:29
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代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：
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2020-04-16 16:53:00
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二维卷积的算法原理比較简单，參考随意一本数字信号处理的书籍，而matlab的conv2函数的滤波有个形状參数，用以下的一张图非常能说明问题： 这里给出一种最原始的实现方案。这样的实现对于数据矩阵大小为1000x1000，卷积核矩阵大小为20x20，在我的机器上须要大约1秒钟的时间。而matlab採用
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2017-08-10 08:20:00
507阅读
二维卷积可以处理二维数据 nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True))参数： in_channel: 输入数据的通道数，例R
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2020-08-22 21:59:00
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文章目录背景Conv1d() 计算过程Conv1d() 计算过程图示Conv1d() 代码举例Linear() 的原理Linear() 动图Conv1d() 和 Linear() 的区别卷积核 背景一维卷积的运算过程网上很多人说不清楚，示意图画的也不清楚。因此，本人针对一维卷积的过程，绘制了计算过程，以我的知识量解释一下 pytorch 中 Conv1d() 函数的机理。Conv1d() 计算过程
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2023-08-27 10:29:23
356阅读
卷积块CBM(conv+batchnorm+mish)卷积块CBM(conv+batchnorm+mish)卷积块CBM(conv+batchnorm+mish)
原创
2021-08-02 14:19:47
659阅读
1.导入包import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l2.卷积层的相关运算:跟着沐神手写二维交叉运算。我承认我是一个打字员def corr2d(X, K):
'''计算二维互相关运算'''
kh, kw = K.shape # 把卷积核的高和宽赋值给kh=K.shape[0],kw=K.shape[1
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2023-08-18 19:39:21
219阅读
# 如何实现Python Conv
作为一名经验丰富的开发者，我非常愿意教会新人如何实现“Python Conv”。在本文中，我将详细介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和对其意义的注释。
## 实现步骤
下面是实现“Python Conv”的步骤，我将使用表格形式展示：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-22 06:42:44
122阅读
# 如何实现"conv python"
作为一名经验丰富的开发者，我将在以下文章中向你介绍如何使用Python实现卷积（convolution）操作。
## 卷积的流程
首先，让我们来了解一下卷积的基本流程。在使用Python进行卷积操作时，我们通常需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 准备输入数据和卷积核（滤波器） |
原创
2023-07-22 12:14:27
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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废话： 上信号与系统后，做实验用Matlab做的卷积，一个函数搞定，但是写实验报告时需要用C语言实现，额，虽说原理不难，实现起来浪费了我好久时间一、卷积公式Y(n)=x(n)h(n)=∑x(i)h(n-i)先用Matlab演示卷积，后面以这个为例。a=[1,2,3,4]
b=[1,2,3]
conv(a,b)
ans =
1 4 10 16 17 12二、对卷积的
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2023-10-16 00:09:17
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卷积函数是卷积神经网络（CNN）非常核心和重要的函数，在搭建CNN时经常会用到，因此较为详细和深入的理解卷积函数具有十分重要的意义。 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)：在给定
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2019-11-10 09:24:00
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Lecture_10 卷积神经网络 Convolutional Neural Network一、重点回顾——卷积神经网络的结构（一） 卷积层：特征提取1. 卷积核尺寸的确定（1） 单输入通道滤波器filter/卷积核kernel在输入图像上滑动，遍历，并做数乘运算（对应元素相乘）再相加【即互相关运算】得到输出。（2）3输入通道（3）N输入通道 输出通道的高和宽 = 输入通道的高和宽 - 卷积核的高
