第一章 卷积层1.对全连接层使用平移不变性（核不变）和局部性得到卷积层 2.卷积层将输入和卷积核进行交叉相关（卷积其实是交叉相关的180°翻转），加上偏移后得到输出 3.核矩阵和偏移是可学习的参数（核也在动态更新） 4.核矩阵的大小是超参数 5.全连接层权重会随着输入的变大会变得超级大，卷积不会产生这个问题 （含有全连接层的网络输入数据的大小应该是固定的，这是因为全连接层和前面一层的连接的参数数量
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2024-05-31 10:23:49
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因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modelingauthor：gswycf 最近在看关于NLP（自然语言处理）方面的文章，（其实不是自己要看），anyway，看了一个“An Empirical Evalua
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2023-12-15 09:38:29
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在深度学习中，因果卷积（Causal Convolutions）是一种重要的技术，它确保了在时间序列模型中，当前时间点的输出不依赖于未来的输入。随着时间序列数据处理的不断发展，如何在 PyTorch 中正确实现因果卷积成为了一个常见而又富有挑战性的问题。本文将详细探讨这一问题的背景、错误现象、根因分析及解决方案等多个方面。
### 问题背景
在使用因果卷积处理时间序列数据时，我们希望模型仅使用
卷积的概念： 从单通道卷积讲起：即input图像是单通道，卷积核kernel也是单通道，那么输出必然也是单通道。这里还没有讲到扩充padding和滑动步长stride，所以只关注输入和输出矩阵的尺寸大小；讲到这，刘老师介绍了CCD相机模型，这是一种通过光敏电阻，利用光强对电阻的阻值影响，对应地影响色彩亮度实现不同亮度等级像素采集的原件。三色图像是采用不同敏感度的光敏电阻实现的。还介绍了矢量图像（也
CNN通过上面的动态图片可以很好的理解卷积的过程。图中绿色的大矩阵是我们的输入，黄色的小矩阵是卷积核（kernel，filter），旁边的小矩阵是卷积后的输入，通常称为feature map。从动态图中，我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加。同时，从这个动态图可以很明显的看出，输出的维度小于输入的维度。如果我们需要输出的维度和输入的维度相等，这就需要填充（padding）。在tensorfl
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2023-11-15 14:19:01
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因果系统：系统的输出仅与当前与过去的输入有关，而与将来的输入无关的系统。因此，因果系统是“物理可实现的”。线性时不变系统： 线性：输出随着输入线性变化，即输入乘以k倍，输出同样也乘以k倍。 时不变：输出仅与输入相关，与系统状态无关。线性时不变系统不一定是因果系统，因果系统也不一定是线性时不变系统。实际的物理可实现系统均为因果系统。非因果系统在后
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2023-10-13 00:01:05
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因果卷积是一种在序列数据处理中的关键技术，尤其在时间序列预测和自然语言处理等领域。它通过保证卷积操作不向未来“看到”任何信息，从而保持时间上的因果关系。PyTorch作为深度学习框架，为实现因果卷积提供了强大的支持。本文将详细记录如何解决“因果卷积PyTorch包”相关问题的过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和迁移方案。
## 备份策略
为了确保因果卷积模型及其依赖的
索贝尔算子（Sobel operator）主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量Sobel卷积因子为：该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的
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2023-11-13 22:42:54
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文章目录0 写在前面1 卷积层2 下采样3 卷积和下采样4 输出是十分类的问题5 特征提取器6 卷积层6.1 单通道卷积6.2 多通道卷积6.3 卷积输出7 卷积核的维度确定8 局部感知域（过滤器）9 卷积层代码实现10 填充padding11 定义模型12 完整代码 0 写在前面在传统的神经网络中，我们会把输入层的节点与隐含层的所有节点相连。卷积神经网络中，采用“局部感知”的方法，即不再把输入
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2023-08-10 10:31:37
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Pytorch深度学习-网络层之卷积层卷积概念Pytorch中卷积实现—nn.Conv2d()Pytorch中转置卷积—nn.ConvTranspose 卷积概念什么是卷积？卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行先乘后加的运算以上图为例，中间为卷积核，在输入图像上进行滑动，当滑动到当前位置时，其卷积运算操作是对卷积核所覆盖像素，进行权值和对应位置处像素的乘加： 这样才输出作为f
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2024-04-26 15:31:36
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# PyTorch 如何使用高斯卷积核
在计算机视觉及深度学习中，卷积操作是一种重要的工具。在许多任务中，例如图像平滑、边缘检测等，使用高斯卷积核进行卷积操作能够有效地处理图像。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用高斯卷积核来进行图像平滑，并提供一个具体的代码示例。
## 1. 高斯卷积核的原理
高斯卷积核是基于高斯函数的一个卷积核，具有以下公式：
$$
G(x, y) = \frac
本文简单谈谈pytorch的二维卷积nn.conv2D，其主要作用为在由多个输入平面组成的输入信号上应用二维卷积。 目录文章目录前言一、卷积过程1.最简单的二维互相关 2.以RGB为例的多通道卷积二、conv2D的相关参数1.conv2D的形式：2.参数解析三、示例代码 前言本文简单谈谈pytorch的二维卷积nn.conv2D，其主要作用为在由多个输入平面组成的输入信号上应用二维卷积。
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2023-10-19 06:10:33
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一、1d/2d/3d卷积卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。 卷积过程类似于用一个模板去图像上寻找与他相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，色彩这一些细节模式卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积 
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2024-02-24 01:26:12
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测试用例 因果图和判定表（网上搜集的案例，不喜勿喷）一、 适应场合：在一个界面中有多个控件，如果控件之间存在组合关系或者限制关系，不同的控件组合会产生不同的输出结果，为了弄清楚不同的输入组合会产生怎样的输出结果，可以使用因果图或判定表二、因果图法的技术核心：因（原因）：输入条件果（结果）；输出结果因果图：就是通过画图的方式表达输入条件和输出结果之间的关系。三、因果
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2024-09-06 08:42:58
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optim.zero_grad() : 将模型的梯度参数设置为0，即清空之前计算的梯度值，在训练模型过程中，每次模型反向传播完成后，梯度都会累加到之前的梯度值上，如果不清空，这些过时的梯度将会影响下一次迭代的结果。因此，使用optim.zero_grad()来清空梯度避免这种情况的发生。保证每次迭代使用的都是当前轮次的新梯度，有效提高模型的训练的精度和稳定性；predict = model(img
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2024-09-04 17:24:29
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文章目录1 网络结构2 参数量分析3 PyTorch实现与解析 上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念，希望大家可以在实际的任务中使用这种方法，现在再来介绍EfficientNet的另外一个基础知识—，Squeeze-and-Excitation Networks压缩-激活网络1 网络结构可以看出来，左边的图是一个典型的Resnet的结构，Resnet这个残差结构特征图求
高斯卷积核具有可分离的性质，因此可以通过以下方法计算二维高斯卷积：构造一个一维高斯卷积核，将原始二维矩阵分别以行主序与列主序，与一维卷积核做卷积计算，得到的结果就是目标二维高斯卷积的结果。本篇按照上述描述的思路实现了可分离的二维高斯卷积计算，并在此基础上对计算的过程分解与重构，挖掘实现的并行性。基线版二维高斯卷积为了让运行时间更加稳定，增加函数的执行次数至1000#define CONV2DREP
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2023-11-03 09:39:27
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写这个主要是因为去年做项目的时候 需要对网络进行剪枝 普通卷积倒没问题 涉及到组卷积通道的裁剪就对应不上 当时没时间钻研 现在再看pytorch 钻研了一下 仔细研究了一下卷积的weight.data的存储1.搭建网络这里先随便搭建一下网络 放几个深度可分离卷积和普通卷积import torch.nn as nn
def autopad(k, p=None): # kernel,
卷积操作略输入输出尺寸变化略PyTorch实现nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kernel_size,
stride=1.
padding=0,
dilation=1,
groups=1,
bias=True,
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2023-09-03 16:02:39
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# PyTorch中的卷积实现
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习中重要的组成部分，而卷积操作是CNN的核心。在PyTorch中，卷积操作是通过`torch.nn.Conv2d`等类来实现的。本文将详细介绍PyTorch中的卷积实现，包括相关的基本概念、代码示例以及其背后的原理。
## 1. 卷积的基本概念
卷积是一种线性操作，它通
原创
2024-09-01 05:40:32
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