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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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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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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在机器学习与深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是一种重要的架构，尤其在图像处理方面表现优异。本文将详细探讨“Java 怎么实现卷积网络”，从背景到解决方案，力求让读者了解实现过程中的每一步。
## 问题背景
在一个图像识别的业务场景中，用户需要对大量的车辆图像进行分类，以便更好地管理停车场和缴费系统。为了实现这个目标，我们希望构建一个卷积神经网络，能够高效地处理这些图像并给出分类结果。
在
TensorFlow实现卷积、反卷积和空洞卷积 TensorFlow已经实现了卷积（tf.nn
原创
2022-08-24 17:04:47
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DFT实现频谱分析与线性卷积 实验四实 验 报 告实验名称 DFT实现频谱分析与线性卷积 课程名称 数字信号处理实验 院 系 部:电气学院学生姓名：庞思颜指导教师：范杰清实验日期:2017-11-15专业班级：电网1501学 号:1151600115成 绩： 华北电力大学DSP4：DFT实现频谱分析与线性卷积一、实验目的应用离散傅里叶变换(DFT)，分析离散信号x(n)的频谱。深刻理解DFT分析离
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2023-10-29 07:53:29
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可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个参数方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围。可变形卷积的论文为：Deformable Convolutional Networks【1】而之前google一篇论文对这篇论文有指导意义：Spatial Transformer Networks【2】论文【1】的github代码地址为https://github.com/felixlaumo
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2024-05-31 10:18:14
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在计算机视觉和图像处理领域，卷积滤波器是一种广泛应用的技术。它可以帮助我们在图像中提取特征、平滑噪音或增强边缘。这篇博文将详细介绍如何在Java中实现卷积滤波器。我们将从背景描述开始，然后深入技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和扩展讨论，逐步理解这一技术的每个方面。
```mermaid
flowchart TD
A[开始卷积滤波器实现] --> B[定义卷积核]
B -->
一、实验目的 1．学习分段卷积的概念及其应用。 2．掌握如何来实现分段卷积。二、实验原理及方法 在某些场合下，可能要求将一个有限长度的序列与一个长度不定或相当长的序列进行线性卷积，若将整个序列存储起来再作大点数的运算，不但运算量大，而且往往时延也不允许并且在实际应用中，往往要求实时处理。在这些情况下，就要将长序列分段，每一段分别与 短序列进行卷积，即分段卷积。有两种方法：重叠相加法和重叠保留法。
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2024-07-02 22:21:57
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基于FPGA的图像卷积（or 滤波？）图像的卷积和滤波在某种程度上很类似，在实现的细节上存在一些区别。滤波一般需要在图像周围补0，将滤波掩膜划过整副图像，计算每个像素点的滤波结果（可以理解为补零之后图像在stride为0下的卷积操作）。 而卷积操作通常需要对卷积核进行翻转，同时会改变图像大小（除非kernel==1）。给出的代码分三个部分： 1.测试图像（128*128）的导入；2.图像的padd
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2024-06-07 13:14:53
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01—回顾昨天介绍了CNN的卷积操作，能减少权重参数的个数，卷积操作涉及到三个超参数：深度（Depth）步长（Stride）零填充（Zero-padding）还有一种运算，叫做求内积，关于这部分的总结，请参考：深度学习|卷积神经网络（CNN）介绍（前篇）下面，阐述CNN剩下的两种操作，ReLU，Pooling。 02—ReLU操作CNN用的激活函数不是Sigmoid函数，大家都知道Sigmo
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2024-08-08 11:26:14
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说明我知道我曾经知道本篇将围绕以下几个主题进行探索1 卷积的定义和理解2 连通性测试3 简单实例4 使用numpy计算5 使用torch计算内容1 卷积的定义和理解先感谢一下这篇文章，写的挺好，下面我写一些我的看法。信号系统：信号(x)与响应(y)。从数据的角度，我们可以认为t时刻的数据x会引起t+1时刻的数据y。很多时候为了简化，我们会采取马尔科夫假设，即信号和响应只存在一阶关系。实际上，信号x
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2024-07-20 08:13:29
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1.前言
传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。
对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数
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2024-06-19 09:11:33
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因果卷积 膨胀卷积 混合膨胀卷积因果卷积：常用于CNN网络处理序列问题因果关系：时间t的状态预测依赖于前t-1个状态。如果想要考虑长距离的变量之间的影响，需要增加卷积层数来增大感受野，但网络过深会导致梯度下降，训练复杂，所以提出了空洞卷积（膨胀卷积）膨胀卷积： 在卷积核中增加空洞来增加感受野，不增加过多的计算，但可以使得神经网络在同样的层数下，拥有更大的感受野膨胀系数=1就
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2024-05-31 10:12:33
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# 如何在Java中实现图卷积神经网络
## 简介
在本文中，我将会教你如何在Java中实现图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network, GCN）。GCN是一种用于图数据的深度学习模型，能够有效地捕捉节点之间的关系，广泛应用于社交网络、推荐系统等领域。
## 流程概述
首先，让我们来看一下实现图卷积神经网络的整个流程。下表展示了实现GCN的主要步骤
原创
2024-02-26 07:55:43
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什么是卷积卷积就是把卷积核放在输入上进行滑窗，将当前卷积核覆盖范围内的输入与卷积核相乘，值进行累加，得到当前位置的输出，其本质在于融合多个像素值的信息输出一个像素值，本质上是下采样的，所以输出的大小必然小于输入的大小，如下图所示：什么是反卷积反卷积和转置卷积都是一个意思，所谓的反卷积，就是卷积的逆操作，我们将上图的卷积看成是输入通过卷积核的透视，那么反卷积就可以看成输出通过卷积核的透视，具体如下图
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2023-12-09 14:42:06
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对于RGB这种多个输入通道的图： 每个通道都有一个卷积核，结果是所有通道卷积结果的和。 我们可以有多个输出通道： 但是到目前为止我们只用到单输出通道。 多输入和输出通道，可以用多个卷积核提取不同的特定的模式，最后加权，得到一个组合的模式识别。深度学习其实就是先用简单的卷积核识别这些最简单的纹
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2023-09-28 22:28:24
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可变形卷积Deformable convolution过程学习记录 首先，特征图要经过两条路径，一条学习offset，一条根据offset实现可变形卷积。 我们可以从可变形卷积的最终结果倒退整个过程。 根据论文内容，以3x3卷积为例，标准的3x3卷积核就是3x3的正方形感受野，而可变形卷积，卷积核的采样位置是“变形的”，是不固定位置的。从标准卷积到可变形卷积很明显需要一个偏移来引导卷积核采
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2023-10-21 00:30:12
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# Python Numpy实现卷积
卷积是深度学习中一个重要的操作，用于提取图像或信号中的特征。在Python中，我们可以使用Numpy库来实现卷积操作。下面我们将介绍如何使用Numpy来实现卷积操作，并展示一个简单的示例。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，用于在两个函数之间建立联系。在图像处理中，卷积通常被用来提取图像的特征。卷积操作通过在输入图像上滑动一个卷积核（也称为滤波器）
原创
2024-05-03 04:53:53
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