目录摘要卷积（convolution）1、pytorch实现2、对input展开矩阵相乘3、对kernel展开以及矩阵相乘转置卷积1、API实现2、对kernel矩阵转置+矩阵相乘总结摘要卷积的基本元素有着input size、kernel size、stride、padding、group以及dilation等等。在卷积中有着卷积(convolution)和转置卷积(transpose conv
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2023-08-07 09:14:27
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卷积在深度学习里CNN卷积神经网络是最常见的概念，可以算AI届的hello world了。https://www.jianshu.com/p/fc9175065d87这个文章中用动图很好的解释了什么叫做卷积。 其实很早的图像处理里，使用一个滤波器扫一遍图像就类似现在深度学习里卷积的计算过程，只是AI中核是需要通过学习得到的。 本文就不从理论上详细介绍卷积了，程序员就要有程序员的亚子，所以我直接上代
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2024-02-19 11:19:44
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目录1 图像卷积过程2 cv.filter2D()3 cv.filp() 卷积运算在信号处理中十分常见，而图像信息可以看成一种信号。例如，图像的每一行可以看出测量亮度变化的信号，而每一列可以看作代表亮度变化的信号，因此图像可以进行卷积运算。信号处理中进行卷积计算时需要提供一个卷积函数，与此类似，图像的卷积运算需要提供一个卷积模板才能与原图像进行卷积运算。 1 图像卷积过程图像的卷积过程可以看成
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2023-10-20 22:01:19
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文章目录前言一、神经网络介绍1.神经网络说明2.神经网络结构二、数据处理1.数据预处理三、模型训练1、创建模型2、模型训练3、训练结果四、效果演示1、预测代码2、预测效果总结 前言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep lea
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2023-11-20 09:06:08
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# Java 卷积运算科普
卷积运算是一种重要的数学运算，广泛应用于信号处理、图像处理与机器学习等领域。在计算机科学中，卷积操作的主要目的是通过对输入数据的局部区域进行加权求和，来提取特征。本文将详细介绍卷积运算的基本概念，通过 Java 实现一个简单的卷积运算，并展示相应的流程图和甘特图。
## 什么是卷积运算
在数学上，卷积是两个函数之间的运算，具体形式为两个函数 f 和 g 的卷积记作
# 深入了解Java中的卷积图片处理
在计算机视觉和图像处理中，卷积操作是一种常见的技术，用于处理数字图像。在Java中，我们可以使用不同的库和工具来实现图像的卷积操作。在本文中，我们将深入了解Java中的卷积图片处理，并提供一些示例代码来帮助你理解这一概念。
## 什么是卷积操作？
卷积操作是一种在数字图像处理中广泛使用的技术，它可以帮助我们改变图像的特征和属性。在卷积操作中，我们将一个滤
原创
2024-02-24 03:43:48
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1. 传统的边缘检测（比如Sobel）手工设计了3*3的filter（或者叫kernel）的9个权重，在深度学习中，这9个权重都是学习出来的参数，会比手工设计的filter更好，不但可以提取90度、0度的边缘，也可以提取出任意朝向的边缘（比如73度）。把这9个权重当成参数的思想已经成为计算机视觉中最为有效的思想之一。 2. Padding 对于原始的卷积操作，原图分辨率为n*n，fil
注意：本篇为50天后的Java自学笔记扩充，内容不再是基础数据结构内容而是机器学习中的各种经典算法。这部分博客更侧重于笔记以方便自己的理解，自我知识的输出明显减少，若有错误欢迎指正！目录1. CNN的基本概念1.1 CNN的诞生环境1.2 传统全连接神经网络的不足1.3 卷积(Convolution)1.4 池化(Pooling)1.5 卷积的神经网络的权值共享与限制连接 &n
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2023-11-13 11:39:34
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数学操作一、CNN网络结构 上图为CNN的一个例子，convolution为卷积操作；pooling为池化；fully connected为全连接。1. 输入层 在处理图像的CNN中，输入层一般代表了一张图片的像
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2024-03-04 12:35:24
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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
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2024-04-26 15:29:38
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一、 卷积层的作用简介
卷积层是深度神经网络中的一个重要的层，该层实现了局部感受野，通过这种局部感受野，可以有效地降低参数的数目。
我们将结合caffe来讲解具体是如何实现卷积层的前传和反传的。至于是如何前传和反传的原理可以参考Notes on Convolutional Neural Networks，具体请百度或者谷歌，即可下载到。
Caffe中的master分支已经将v
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2024-01-05 12:00:36
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我一直在关注DeepLearning.net上的教程，以学习如何实现从图像中提取特征的卷积神经网络 . 本教程有很好的解释，易于理解和遵循 .我想扩展相同的CNN，同时从视频(图像音频)中提取多模态特征 .我知道视频输入只不过是与音频相关的一段时间(例如30 FPS)中显示的一系列图像(像素强度) . 但是，我真的不明白音频是什么，它是如何工作的，或者它是如何被分解为馈入网络的 .我已经阅读了几篇
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2023-12-06 21:23:18
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卷积（多 >1 的映射） 本质：在对输入做9 >1的映射关系时，保持了输出相对于input中的位置性关系 对核矩阵做以下变形：卷积核的滑动步骤变成了卷积核矩阵的扩增 卷积的矩阵乘法变成以下形式：核矩阵重排，输入featuremap变形为向量 反卷积（1 >多 的映射） deconvlution/tr
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2020-07-28 19:04:00
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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
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2024-04-15 13:35:20
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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
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2024-03-18 14:42:33
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在本篇博文中，我们将深入探讨“Java信号卷积运算”的实现过程。这项运算在信号处理领域应用广泛，因此理解其实现细节对开发者来说至关重要。接下来，我们将从环境配置开始，逐步走过编译、参数调优、定制开发、调试技巧和安全加固等方面。
### 环境配置
在开始之前，确保你的环境配置正确。以下是一个思维导图，展示了环境配置的步骤与思路。在配置Java开发环境时，需要具有至少Java 8及以上的版本，以及M
介绍Batch Normalization 是在论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift中提出来的。作者在摘要中指出：训练神经网络是复杂的，因为在训练过程中，每一层输入的分布都会受前一层输出的影响。而且随着网络的加深，网络参数的微小变化都有可能被放大，
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2024-02-02 18:05:01
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一、 定义离散信号f(n),g(n)的定义如下： N-----为信号f(n)的长度s(n)----为卷积结果序列,长度为len(f(n))+len(g(n))-1以3个元素的信号为例：f(n) = [1 2 3]; g(n) = [2 3 1];s(0) = f(0)g(0-0) + f(1)g(0-1)+f(2)g(0-2) = 1*2 + 2*0 +
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2023-06-17 22:37:35
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1，标准卷积 标准卷积过程如上。 对于多通道的卷积：举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积，这样每个卷积核需要3×3×16个参数，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×16的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变
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2024-03-19 21:20:30
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