文章目录为什么使用卷积卷积常规卷积的应用CNN作用pytorch实现 为什么使用卷积 对于一个3层隐藏层的全连接来识别手写体图片（28*28），内存消耗1.6MB，对于当时来说过于庞大（16K内存） 借助生物学的概念，注重感兴趣的地方，称之为感受野，看到的区域也是图片中的一个小块。提出了卷积神经网络的概念，卷积也就是指局部的相关性。权重减少为原来的1/6。卷积一个共享权值的小滑块再图片上移动，对
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2024-03-19 13:53:42
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通俗理解卷积的概念：卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。先解释一下什么是加权：通俗点就举列子把,统计学认为，在统计中计算平均数等指标时，对各个变量值具有权衡轻重作用的数值就称为权数． 还是举个例子吧 求下列数串的平均数3、4、3、3、3、2、4、4、3、3、
一般求法为（3＋4＋3＋3＋3＋2＋4＋4＋3＋3）／10＝3．2
加权求法为（6＊3
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2024-03-26 09:26:42
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卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。为了简单起见，本文仅探讨二维卷积结构。卷积首先，定义下卷积层的结构参数。△ 卷积核为3、步幅为1和带有边界扩充的二维卷积结构卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。在二维卷积中，通常设置为3，即卷积核大小为3×3。步幅（Stride）：定义了卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通
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2024-06-02 09:22:11
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目录从全连接到卷积卷积层代码QA从全连接到卷积卷积是深度学习中最重要的概念之一，今天就学习下卷积的基本知识。36M*100=3.6B。使用MLP来处理图片会遇到权重参数过多的问题。就是100个单元的单隐层，这里的权重都需要 3.6*1e9 * 4 / 1024 / 1024 / 1024 = 13.4GB的内存，这就需要很好的GPU才可以存储的下来，现在还没有涉及运算，这肯定是不对的。对图片中的信
Network in Network 这篇论文中 提出了 1*1卷积层，那么问题来了，为什么可以用1*1卷积层来代替全连接层假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维度为1×1×32，取输入张量的某一个位置（如图黄色区域）与卷积核进行运算。实际上可以看到，如果把1×1×32卷积核看成是32个权重W，输入张量运算的1×1×32部分为输入x，那么每一个卷积操作相当于一个Wx过程，多个卷积核就是多个神
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2024-04-07 14:24:04
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对于点云分割来说，最重要解决的问题基本上有两个，一个是点云的无序性问题，另一个是点云的不规则和稀疏问题。对于前者的问题，其实2017年的PointNet提出的对称函数(max pooling)就已经解决了，但是目前有很多取代之的方法。后者，很多网络利用学习邻域局部特征，编码相对位置特征解决，KPConv提出了一种可变形的Kernel，但是它的核点是固定的，针对不同的场景可能还需要进行改变，PACo
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2024-06-16 18:24:27
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1 介绍在使用CNN搭建目标检测模型时，有一个很重要的步骤就是需要进行权重初始化，那么为什么需要进行权重初始化呢？2 权重初始化的原因关于为什么要进行权重初始化，请阅读知乎文章《神经网络中的权重初始化一览：从基础到Kaiming》，以下简称为《初始化概览》；原因一：防止深度神经网络在正向（前向）传播过程中层激活函数的输出损失梯度出现爆炸或消失如果发生任何一种情况，梯度值太大或太小，就无法有效地向后
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2024-04-27 16:24:23
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一维卷积Convolution卷积也是很常用的一种计算模式。卷积计算方法如下：对输出数据中的每一个元素，它的值是输入数据中相同位置上的元素与该元素周边元素的值的加权和。卷积中有一个被称为卷积核（Kernel）或卷积码（Mask）的数据段，指定了周边元素的权值。为了避免混淆，以后都称为卷积码。计算如下图所示：图中的M向量为卷积码，N向量为输入，P向量为输出。其中P[2] = N[0] * M[0]
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2024-03-17 14:48:45
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权值共享基本上有两种方法：在同一特征图和不同通道特征图都使用共享权值，这样的卷积参数是最少的，例如上一层为30*30*40，当使用3*3*120的卷积核进行卷积时，卷积参数为：3*3*120个.(卷积跟mlp有区别也有联系一个神经元是平面排列，一个是线性排列)第二种只在同一特征图上使用共享权值，根据上面的例子，则卷积参数为：3*3*40*120. 1×1的卷积大概有两个方面的作用吧：1.
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2024-04-15 13:36:06
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1. Compressing and regularizing deep neural networks（1）权重值的大小反映了连接的重要性——删除不够重要的连接（called pruning）。（2）权重值轻微的变动对模型的预测能力影响甚微——权重共享（值接近的权重共享同一个权重值，通过索引表查找） ——带来的好处是：减少过拟合，计算，存储，耗能。增加可解释性（
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2024-03-21 14:45:16
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目录2D卷积3D卷积1*1卷积空间可分离卷积（separable convolution）深度可分离卷积（depthwise separable convolution）分组卷积（Group convolution）扩张卷积（空洞卷积 Dilated Convolutions）反卷积（转置卷积 Transposed Convolutions）octave convolution
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2024-08-01 16:05:50
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一.卷积和相关函数的定义1.卷积的定义设函数是上的两个可积函数，作积分： 则称为函数的卷积。常表示为。卷积是频率分析的一种工具，其与傅里叶变换有着密切关系。2.互相关函数的定义设函数是上的两个可积函数，作积分：则称为函数的互相关函数。（容易证明与等价。）互相关函数描述了两信号之间的相关情况或 取值依赖关系。如果对一个理想测试系统的输入与输出信号求互相关函数，那么，互相关函数取得
论文阅读与视频学习MobileNet V1 & V2传统卷积神经网络，内存需求大、运算量大导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。(相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32)。传统卷积
一、卷积核与池化：1.1 卷积核（Convolutional）：将输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核(滤波器)。一般可以看作对某个局部的加权求和；它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）1.2
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2024-03-19 13:43:45
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机器学习知识点相关总结（一）——基础机器学习知识点相关总结（二）——决策树相关机器学习知识点相关总结（三）——LR相关机器学习知识点相关总结（四）——SVM相关机器学习知识点相关总结（五）——CNN相关机器学习知识点相关总结（六）——RNN,LSTM相关机器学习知识点相关总结（七）——k-means相关1.卷积层个数计算方式，CNN参数量计算，卷积计算复杂度，如果一个CNN网络的输入channel
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2024-03-31 06:38:53
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卷积层的推导卷积层的前向计算 如下图，卷积层的输入来源于输入层或者pooling层。每一层的多个卷积核大小相同，在这个网络中，我使用的卷积核均为5*5。 如图输入为28*28的图像，经过5*5的卷积之后，得到一个(28-5+1)*(28-5+1) = 24*24、的map。卷积层2的每个map是不同卷积核在前一层每个map上进行卷积，并将每个对应位置上的值相加然后再加上一个偏置项。 每次
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2024-03-19 13:43:26
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1.1 卷积从本质上讲，卷积的计算过程其实同全连接一样，也是各个神经元之间的线性组合。只是卷积操作在进行线性组合时选择的是特定位置上的神经元。下面我们首先通过一张动图来直观感受一下卷积的过程。如图所示，**卷积操作其实就是每次取一个特定大小的矩阵F（蓝色矩阵中的阴影部分），然后将其对输入X（图中蓝色矩阵）依次扫描并进行内积的运算过程。可以看到，阴影部分每移动一个位置就会计算得到一个卷积值（绿色矩阵
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2024-03-19 13:46:15
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1. 传统的卷积运算百度百科给出的卷积运算的定义是：卷积（Convolution）是通过两个函数和生成第三个函数的一种数学算子，表征函数与经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分。数学地，在一维情况下，连续卷积的定义如下：相应地，离散卷积的定义如下：如果上述函数表示概率的话，卷积相当于加权平均 [1]。 注释： 可以结合《深度学习》第9.1节的例子理解卷积运算。如果觉得这个例子不够直观，
Pytorch中自定义神经网络卷积核权重自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱，究其原因之一是神经网络的便利性，使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可，搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸，输入输出通道数，卷积方式等等。我们使用惯了自带的参数后，当我们要自定义卷积核参数时，突然有种无从下手的感觉，哈哈哈哈哈哈哈哈~~，请允许我开心下，嘿嘿！因为笔者在初入神经网络
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2024-05-07 22:08:01
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DyNet2020-arxiv-DyNet Dynamic Convolution for Accelerating Convolutional Neural NetworksInstitute：huaweiAuthor：Yikang Zhang, Qiang WangGitHub：/Citation： 4Introduction和Google 的 CondConv，Microsoft 的 Dyn
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2024-03-11 21:33:52
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