文章目录转置卷积Convolution as matrix operationTransposed convolution理解GAN涉
TensorFlow实现卷积、反卷积和空洞卷积 TensorFlow已经实现了卷积（tf.nn
三种卷积：线性卷积，周期卷积，圆周卷积(即循环卷积，即circular convolution)线性卷积，记不住就把它想成多项式乘法周期卷积，就是线性卷积左右周期延拓后再加起来圆周卷积，就是周期卷积取主值序列直接放图片吧，也可以对应到信号处理中的滤波器(Filter)。 而 f可以是我们所说的机器学习中的特征(Feature)，也可以是信号处理中的信号(Signa ...
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2021-08-27 14:24:00
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1. 深度可分离卷积（depthwise separable convolution） 在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。 举个例子
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2021-06-06 19:55:55
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在学习对抗神经网络Gan的时候出现里这个概念，在网上找里一些博客，理解了一下这个概念。
卷积：
就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3*3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来
在CNN中,转置卷积是一种上采样(up-sampling)的常见方法.如果你不清楚转置卷积是怎么操作的,那么就来读读这篇文章吧. 上采样的需要 在我们使用神经网络的过程中,我们经常需要上采样(up-sam
DL之CNN：卷积神经网络算法简介之卷积矩阵、转置卷积(反卷积Transpose)、膨胀卷积(扩张卷积Dilated/带孔卷积atrous)之详细攻略目录卷积矩阵的简介卷积、转置卷积——Transpose convolution0、各种卷积的动态演示1、转置卷积/分数步长卷积/反卷积2、转置卷积 具体是怎么计算的？卷积、反卷积与膨胀卷积——Dilate...
原创
2021-06-15 20:31:53
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感受野
多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同
小卷积核的优势
参考资料
感受野
在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域，如下图所示：
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多个小卷积核连续卷积
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2019-08-20 10:05:00
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一维Full卷积
一维Same卷积
一维Valid卷积
三种卷积类型的关系
具备深度的一维卷积
具备深度的张量与多个卷积核的卷积
参考资料
一维卷积通常有三种类型：full卷积、same卷积和valid卷积，下面以一个长度为5的一维张量I和长度为3的一维张量K（卷积核）为例，介绍这三种卷积的计算过程
一维Full卷积
Full卷积的计
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2019-08-20 09:54:00
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一、分组卷积 Group convolutionGroup convolution分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理，因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。
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2021-06-18 15:28:46
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一、分组卷积 Group convolutionGroup convolution分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理，因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。
二、卷积核一定越大越好？-- 3
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2022-02-23 17:40:57
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【代码】四、卷积、转置卷积（上卷积）大小计算公式。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，是自动...
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2019-12-17 11:27:00
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