卷积运算 内容选自吴恩达老师的深度学习课程当中，在此记录。以边缘检测为例，介绍卷积是如何进行运算的。一、边缘检测示例 首先是垂直边缘检测，对左边的一个6×6的灰度图像进行卷积运算，中间3×3的即为我们通常说的核或者过滤器。从左边的矩阵左上角开始，利用过滤器在该矩阵上进行计算，对应元素相乘后求和，得到一个数值，例如左上角第一个3×3的矩阵，进行卷积后，得到右边4×4矩阵的第一个元素，即-5,以此类推
文章目录python中的卷积一. scipy.signal.convolve方法二. numpy.convolve方法 python中的卷积一. scipy.signal.convolve方法两个N维数组的卷积，两个数组的维度必须相同！！！https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.convolve.html
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2023-06-30 10:35:03
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python-opencv实现图片卷积 什么是图像卷积在计算机视觉领域中，数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程。下面是一个示意图： ①卷积核是什么：通俗来说，卷积核就是一个二维的滤波器矩阵 ②卷积核
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2023-06-25 10:41:43
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图像或者深度学习的卷积操作原理待更新..........先贴出实验code和效果:#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Feb 2 21:07:12 2018
@author: lisir
"""
import numpy as np
import os
from PIL import Image
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2023-07-07 17:58:35
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0. 前言卷积神经网络与全连接神经网络类似, 可以理解成一种变换, 这种变换一般由卷积、池化、激活函数等一系列操作组合而成. 本文就“卷积”部分稍作介绍.1. 卷积介绍卷积可以看作是输入和卷积核之间的内积运算, 是两个实质函数之间的一种数学运算. 在卷积运算中, 通常使用卷积核将输入数据进行卷积运算得到的输出作为特征映射, 每个卷积核可获得一个特征映射. 如图所示, 一张大小为的图片经过零填充后,
scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。两个一维信号卷积>>> import numpy as np
>>> x=np.array([1,2,3])
>>> h=np.array([4,5,6])
>>> import scipy.signal
>>> scipy
scipy库之卷积卷积在信号处理里面就像加减乘除一样，是最基础的运算，其实卷积和相关差不多，都是滑动、对应点相乘、求和。 scipy这个库有现成的函数可以供我们使用：import numpy as np
import scipy.signal
x = np.array([1,2,3,4])
h = np.array([4,5,6])
print(scipy.signal.convolve(x, h
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2023-06-09 15:26:09
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卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节，初学者常会有比较多的问题，这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。1.卷积运算首先我们需要知道什么是卷积计算，它其实是一种简单数学运算，有两个步骤：一个是矩阵内积乘法，另一个是将内积乘法的结果进行全加。 （1）矩阵内积乘法 矩阵的内积乘法非常简单，就是把两个相乘的矩阵，相同位置的元素进行乘法运算，这个时候会得到一个新的矩阵（在这里我们需
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2023-08-11 10:13:07
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Unet结构图结构图: 实现代码import torch.nn as nn
import torch
from torch import autograd
#把常用的2个卷积操作简单封装下
class DoubleConv(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, out_ch):
super(DoubleConv, self).__in
1、Convolution层：就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。层类型：Convolution lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。在后面的convolution_param中，我们可以设定
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。 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二
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2023-06-16 09:24:53
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一、两个随机变量的函数分布 卷积这个概念最早是在概率论两个随机变量函数分布中引入的 教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形进行解释，但究竟为什么要这么设计，这么计算，背后的意义是什么，往往语焉不详。 我们的疑惑点在于卷积公式到底是怎么卷的，怎么积的？ 直接从数学公式上推测，先对fy函
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2020-05-24 10:16:00
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Tensorflow：numpy基础实战，并从代码中明白卷积的计算原理三道实战题目1.用numpy生成随机的两个矩阵（每个元素为1-5的随机整数），这两个矩阵的形状为(4,3)和(3,5)，用numpy矩阵乘法计算结果，并手工验证结果。import numpy as np
a = np.random.randint(1,5,(4,3))
b = np.random.randint(1,5,(3,5
CONTENTS七、卷积神经网络7.1 整体结构7.2 卷积层7.3 池化层7.4 卷积层和池化层的实现7.5 CNN的实现7.6 CNN的可视化 七、卷积神经网络7.1 整体结构卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）被用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于 深度学习的方法几乎都以CNN为基础。之前介绍的神经网络中，相邻层的所有神经元
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2023-08-21 15:57:33
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# 项目方案：使用一维卷积调参对信号进行分类
## 1. 项目背景和目标
在很多领域，我们常常需要对信号进行分类，例如语音识别、图像处理、文本分类等。而一维卷积神经网络（1D-CNN）是一种常见的处理信号的深度学习模型。本项目的目标是使用一维卷积对信号进行分类，并优化卷积神经网络的参数。
## 2. 数据集准备
首先，我们需要准备一个包含信号和对应类别的数据集。可以使用公开的数据集，例如UCI
原创
2023-07-23 19:29:46
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膨胀卷积，也叫空洞卷积，Dilated Convolution，也有叫 扩张卷积；空洞卷积 是 2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的，本身用在图像分割领域，被deepmind拿来应用到语音(WaveNet)和NLP领域，它在物体检测也发挥了重要的作用，对于小物体的检测十分重要 普通卷积&nb
import os
import sys
import numpy as np
import numpy
#
def conv_(img, conv_filter, stride = 1):
"""
img: wxh 二维图像
conv_filter: kxk 二维卷积核(eg. 3x3)
"""
filter_size = conv_filter.sh
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2023-07-21 16:23:40
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1. 问题描述绘制卷积示意图时，通常需要计算卷积结果。单通道的卷积计算过程如下图所示，卷积核在特征图上不断滑动，卷积核与其覆盖的特征图区域逐点相乘并求和。当特征图和卷积核尺寸很小时，手动计算还是可行的。 3x3 的特征图和 2x2 的卷积核计算卷积，其实只需要进行 4 次乘积加和的操作。 那么，如果想要计算尺寸大一点的特征图和卷积核的结果时，还是这么简单吗？ 5x5 的特征图和 3x3 的卷积核做
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2023-07-28 12:38:55
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这篇博客将介绍图像内核和卷积。如果将图像视为一个大矩阵，那么图像内核只是一个位于图像顶部的微小矩阵。从左到右和从上到下滑动内核，计算输入图像和内核之间的元素乘法总和——称这个值为内核输出。内核输出存储在与输入图像相同 （x， y） 坐标的输出图像中（在考虑任何填充以确保输出图像具有与输入相同的尺寸后）。鉴于对卷积的新了解，定义了一个OpenCV和Python函数来将一系列内核应用于图像。包括平滑模
一、卷积定义与朴素计算方法： &nbs
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2023-06-17 21:13:52
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