这里使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的是MNIST数据集。网络结构为：数据输入层–卷积层1–池化层1–卷积层2–池化层2–全连接层1–全连接层2（输出层），这是一个简单但非常有代表性的卷积神经网络。import tensorflow as tf
import numpy as np
import input_data
mnist = input_data.read_dat
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2023-10-16 00:02:24
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深度学习之三 卷积神经网络1.问题引入。 普通的神经网络在处理图像时遇到的问题： 参数过多。 参数过多引来的问题有： ①.容易过拟合，导致模型的泛化能力非常差。 ②.收敛到较差的局部极值。 解决问题–卷积。2.卷积。 对于一个图像数据来说，它具有非常强的区域性。基于这样的图像性质，我们可以做一定的筛减，将全连接变成局部连接，从而降低它的参数量。 ①.局部连接 由于图像的特征和它的位置无关，我们强制
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2023-12-09 16:06:53
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文章目录常规卷积反卷积con2D_transpose空洞卷积deconv和dilated conv的区别separable convLightweight conv 常规卷积SAME和VALID的用法
SAME会通过补零不丢失原信息VALID不会在原有图片上添加新元素conv1d kernel_size=n，实际上的卷积核大小是n*num_col比如对于语音输入channelTd_col=
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2024-05-28 12:59:28
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本专业使用了大量的卷积运算，最近学习python，python里面的库比较多，不同的库中有不同的运算，现在将一维的总结如下，之后累计可能更新。 2010年1月16对比的函数如下：---------------------------------------------------------------------numpy库： numpy.convolve--------------------
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2023-08-25 16:06:26
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今日份学习“函数”本文简介：了解C语言中的函数，如何有条理的使用创建函数，分别对函数的调用，函数的嵌套调用，函数的链式访问，函数的递归，函数的迭代进行一个概念性的了解。一，函数此函数非彼函数，不是跟数学函数一样，它被创造是计算机用来专门完成某个事情的，举个?：我们所熟悉的函数“printf”它就是专门的输出函数，将我们想的输出的数据打印到屏幕上。分类：?库函数：C语言本身所提供的函数（“pri
原创
精选
2023-03-14 14:10:53
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1.陷门函数陷门函数：正向计算是很容易的，但若要有效的执行反向计算则必须要知道
原创
2022-12-27 12:52:09
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一、简单理解卷积的概念1.1卷积的定义：定义任意两个信号的卷积为这里的*代表卷积的运算符号， 是中间变量，两个信号的卷积仍是以t为变量的信号。类似地，离散的信号的卷积和：1.2 卷积的计算步骤：（1）将上面的 、 中的自变量t换为 ，得到 、 ；（2）将函数 以纵坐标为轴折叠，得到折叠信号 ；（3）将折叠信号 沿 轴平移t，t为变量，从而得到平移信号 ,t<0时左移，t>0时右移；（4
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2024-06-07 19:20:58
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scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。两个一维信号卷积>>> import numpy as np
>>> x=np.array([1,2,3])
>>> h=np.array([4,5,6])
>>> import scipy.signal
>>> scipy
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2024-02-19 11:04:00
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图像或者深度学习的卷积操作原理待更新..........先贴出实验code和效果:#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Feb 2 21:07:12 2018
@author: lisir
"""
import numpy as np
import os
from PIL import Image
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2023-07-07 17:58:35
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# 如何实现Python卷积函数
## 简介
在计算机视觉和图像处理领域，卷积操作是一种常用的技术。Python提供了许多库来实现卷积操作，如NumPy、SciPy和TensorFlow等。本文将教你如何使用NumPy库来实现Python卷积函数。
## 卷积操作的流程
卷积操作的流程可以分为以下几个步骤：
1. 准备输入图像和卷积核
2. 对输入图像进行零填充
3. 对输入图像和卷积核进行
原创
2023-11-14 14:12:31
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文中的卷积除非是特别说明，否则就是指互相关运算。 1.对参数W的求导图一 从公式的角度比较容易理解和推导，以下是个人对其过程更直观的理解。 图二在进行卷积的过程中，卷积核中的每个数会扫描一个区域，如图中黄色区域所示，和卷积后的结果Y的大小一致。f(Y)在对进行求导数时，利用求导的链式法则，f(Y)先对Y的每一个区域进行求导，再对求导，图一中5.14公式所示
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2024-03-18 09:44:45
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1.冲激函数1.1狄拉克给出的单位冲激函数的定义单位冲激函数定义：是奇异函数，它是对强度极大，作用时间极短的物理量的理想化模型（狄拉克提出）。可以用 表示： 可以这么去理解：它是高度无穷大，宽度无穷小，面积为1的对称窄脉冲。因为 , 因此可以认为冲激函数是偶函数。可以认为下图的过程就是得到 冲激函数 与阶跃函数 公式表示： 由此可见，冲击函数的作用之一就是可以描述间断点的导数：1.2 冲激函
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2024-04-08 10:21:27
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RECT： rect这个对象是用来存储成对出现的参数，比如，一个矩形框的左上角坐标、宽度和高度，RECT结构通常用于Windows编程。 RECT类： &
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2023-10-04 13:56:58
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目录一、Conv2d 二、Conv2d中的dilation参数一、Conv2d首先我们看一下Pytorch中的Conv2d的对应函数（Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]）：torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kern
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2023-08-10 12:43:03
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scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。*两个一维信号卷积
>>> import numpy as np
>>> x=np.array([1,2,3])
>>> h=np.array([4,5,6])
>>> import scipy.signal
>>> sci
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2023-07-14 14:28:09
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此篇博文要讲的是卷积在深度网络的图像识别中的一些直觉性理解.直觉性理解: 这决定了此篇文章不会涉及CNN中很细节的知识点, 比如: 卷积核的计算, 卷积核的移动(Stride)等, 其实, 这些细节的知识点本身是好理解的(乘法和加法的结合, 小学都会了吧), 而理解它们在图像识别中发挥的作用(宏观视角), 则正是我这里直觉性理解想要说明白的.问题1: 全连接网络也能识别图像?!首先, 我可能对当下
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2024-03-19 13:44:02
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python使用numpy实现卷积操作 talk is cheap，show you the codeimport numpy as np
def Conv2(img, kernel, n, stride):
#img：输入图片；kernel：卷积核值；n：卷积核大小为n*n；stride:步长。
#return：feature map
h, w = img.shape
im
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2023-07-06 22:07:44
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卷积函数注： 函数语法、参数介绍、shape、变量、Example，均转自 PyTorch 中文手册。 说实话 PyTorch 中文手册 对于参数in_channels和out_channels的讲解还是不够详细。 所以我参考了另一篇博客 【PyTorch学习笔记】17：2D卷积,nn.Conv2d和F.conv2d 来讲解这两个参数的意义。函数语法：一维class torch.nn.Conv1d
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2024-02-19 11:17:11
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卷积是通信与信号处理中的重要概念，无论是信号与系统或者是数字信号处理教材都有专门的章节对其详述，但国内很多教材一上来就是让人头疼的公式和推导，使我们很难理解卷积的深层含义。最近看了国外一本书籍《The Scientist and Engineer’s Guide to Digital Signal Processing》终于使我对卷积有了更加清晰的认识，就记录下来以加深理解。基本概念 要理解卷积
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2024-07-05 09:37:54
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在卷积神经网络中，才用卷积技术实现对图片的降噪和特征提取。一般我们构建卷积神经网络都是使用成熟的框架，今天我就来自己实现一下卷积，并使用不同的卷积核来看看效果。 卷积操作的原理可以由下图表示： 一个3*3的卷积核，以滑动窗口的形式在图片上滑动，每滑动一次，就计算窗口中的数据的加权之和，权值就是卷积核的数据。通过这个过程将图片进行转化。 准备图片数据： 使用P
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2023-08-01 16:49:11
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