1. 输入 4 维数据CNN 中各层间传递的数据是 4 维数据。所谓 4 维数据，比如数据的形状是(10, 1, 28, 28)，则它对应 10 个高为 28、长为 28、通道为 1 的数据。用 Python 实现如下：In [2]: a = np.random.rand(3, 1, 4, 4)
In [4]: a.shape
Out[4]: (3, 1, 4, 4)
In [5]:如果要访问
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2024-05-30 19:07:40
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本文主要记录卷积神经网络提取特征的原理学习，以及一些可视化方法。 动机：交通标志检测的标注与检测结果分析中，辅助标志的召回率特别低，与其他形状、大小类似的标志相比也低得多，考虑网络在学习时，是否对有些特征学得好，有些特征不好学？
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2023-07-10 21:39:43
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# Python Numpy 3D卷积
## 介绍
卷积操作是深度学习中一个非常重要的操作，它在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。在Python中，我们可以使用Numpy库来进行3维卷积操作。本文将介绍什么是3维卷积以及如何使用Numpy进行实现。
## 什么是3维卷积？
在深度学习中，卷积是一种对图像进行特征提取的操作。3维卷积操作可以看作是在3维空间中滑动一个滤波器（也称为
原创
2023-12-21 06:03:44
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三维卷积 (Convolutions Over Volumes)你已经知道如何对二维图像做卷积了，现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上，而是三维立体上。我们从一个例子开始，假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是6×6×3，这里的3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的3×3的过滤器做卷积
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2024-07-25 12:30:54
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卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的网络架构，在智能语音中也不例外，比如语音识别。语音中是按帧来处理的，每一帧处理完就得到了相对应的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧，处理完这段语音后得到的是一个39行N列（行表示特征维度，列表示帧数）的矩阵，这个矩阵是一个平面，是CNN的输入。应用在图像问题上的CNN通常是二维卷积（
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2023-09-05 08:45:20
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之前做医学图像分类时，老师有提到3D卷积，当时只是觉得3D卷积就是输入图像的3维的，把卷积核改成三维的就行，没有真正意识到3D卷积与2D卷积中的多通道卷积有什么区别，今天突然想到这个问题又查阅了很多资料才搞清楚里面的区别在哪，决定把自己总结的知识点记下来，以便于之后查看。（以下只是博主自己的理解，如有错误的地方，请一定要指出来，谢谢~）下文的内容将会涉及到这幅图，来源于Learning Spati
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2023-11-27 09:52:12
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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卷积的计算过程是：K沿着I顺序移动，每移动到一个固定位置，对应位置的值相乘再求和，计算过程如下： 将得到的值依次存入一维张量，该张量就是I和卷积核K的full卷积结果，其中K为卷积核或者滤波器或者卷积掩码，卷积符号
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2023-11-02 11:28:12
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---------------------------------------------更新2022.5.2后来终于搞懂了pytorch官方的代码里，关于输入和输出对应关系建立的表，官方是用了C++和python混合编程实现的，并且利用了CUDA并行化思想。下面是翻译后实现的python语言的输入和输出映射代码，仅供参考。def get_output_offset(in_offset,out_s
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2024-01-03 07:02:47
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参考论文：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling参考链接：序列建模之时间卷积网络TCN - 杨镒铭的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/41987775TCN时间卷积网络 - 剪水作花飞的文章 - 知乎 https
现在大部分的深度学习教程中都把卷积定义为图像矩阵和卷积核的按位点乘。实际上，这种操作应该是互相关（cross-correlation），而卷积需要把卷积核顺时针旋转180度然后再做点乘。一维卷积分为：full卷积、same卷积和valid卷积以一个长度为5的一维张量I和长度为3的一维张量k(卷积核)为例，介绍其过程。一维full卷积Full卷积的计算过程是：K沿着I顺序移动，每移动到一个固定位置，
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2024-06-07 11:03:42
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一文解决卷积，池化，反卷积的维度问题1. 背景其实这个之前LZ对这个关注度不是很高，像tensorflow，选择‘valid’和‘same’也就可以了，但是对于caffe不可以。并且在海思芯片使用的caffe1.0，据前端同事说很多骚操作在前端都是不支持的，哭泣中，即使在重训的时候可以重新写C，来添加层，在NNIE推断结果还是不行。。。按理说华为内部应该是有一波大神来构建对应的代码来支持比较新的网
1. 2维数据从卷积神经网络框架，到如何使用它进行图像识别、对象检测、人脸识别与神经网络转换即使大部分讨论的图像数据，某种意义上而言都是2D数据，考虑到图像如此普遍许多所掌握的思想不仅局限于2D图像，甚至可以延伸至1D，乃至3D数据关于2D卷积，可能会输入一个14×14的图像，并使用一个5×5的过滤器进行卷积接下来看到了14×14图像是如何与5×5的过滤器进行卷积的通过这个操作会得到10×10的输
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2023-07-01 12:05:42
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在学习卷积神经网时候，本人对代码中的卷积维度变化不是很理解，记录学习过程供参考。另外，巻积核的参数 输入通道数，即输入数据的通道数，输出通道数也就是巻积核个数，尺寸一般奇数 1x1 3x3 一般有pad输出前后大小不变。假设有一个卷积核W（3X3X3X2），第一个维度为高度，第二个维度为宽度，第三个维度为通道数，第四个维度为卷积层数。上图展示一下： 在这里插入图片描述关于卷积过程中维度的变化：三维
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2024-01-02 22:21:11
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# 一维卷积在时间序列预测中的应用
时间序列数据广泛应用于金融、气象、工业制造等多个领域，预测未来的趋势与波动是数据分析中的重要任务之一。近年来，深度学习技术逐渐渗透到时间序列预测领域，其中一维卷积（1D Convolution）因其强大的特征提取能力被广泛采用。本文将介绍一维卷积在时间序列预测中的应用，并通过具体的Python代码示例来深入理解这一技术。
## 一维卷积概述
一维卷积是一种
在很多模型中都会有一些的卷积层，打眼一看感觉这些layer很鸡肋，不知道放在模型里能起到什么作用。但深入理解一下就能发现，1*1的卷积是非常有用的，可以很灵活地控制特征图的深度，并能起到减少参数量的作用。本文就基于个人粗浅的理解，简单讨论一下1*1卷积的作用。1. 升维降维，实现跨通道的信息整合feature map和1*1的卷积核做卷积时，只需要考虑当前像素即可，并不需要考虑周围的像素值。因此第
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2024-04-03 15:15:48
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------------------------------------ 所谓卷积，其实是一种数学运算。但是在我们的学习生涯中，往往它都是披上了一层外衣，使得我们经常知其然不知其所以然。比如在信号系统中，他是以一维卷积的形式出现描述系统脉冲响应。又比如在图像处理中，他是以二维卷积的形式出现，可以对图像进行模糊处理。乍一看，两个形式风马牛不相及，但其实他们的本质都是统一的。可见，我们看待事物不仅要
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2024-02-26 15:54:20
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torch.nn.Conv1dtorch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True,padding_mode= ‘zeros’)in_channels：输入通道数out_channels：输出通道数（同卷积核个数）kernel_size
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2023-09-26 22:11:01
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1. 卷积的过程 卷积是分析数学中一种重要的运算，两个变量在某范围内相乘后求和的结果。两个函数和生成第三个函数的一种数学算子。常记为ℎ(?）= ?(?) * ?(?)或 ℎ(?) = ?(?) *?(?)。1.1 卷积的计算过程和物理含义 对于两个离散的序列，要求得这两个序列得卷积，可以按照如下几个步骤。第一步：将第一个序列{a , b, c}的起始位置也(f(0))，移动到第二个序列{i,
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2023-10-03 08:44:47
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# 一维卷积在 Python 中的应用
## 什么是一维卷积
在信号处理和深度学习等领域，卷积是一个核心概念。一维卷积特指对一维数据（如时间序列、音频信号等）进行的卷积操作。它运算简单、效率高，尤其在处理线性结构数据时非常有效。
一维卷积的数学表达可以表示为：
$$
(y * x)[n] = \sum_{m=0}^{M-1} x[m]h[n-m]
$$
其中，$y$ 是输出，$x$ 是输入信
# Python 1维卷积入门
在深度学习和信号处理领域，卷积是一个重要的操作，尤其是在处理时间序列数据或一维向量时。本文将对“Python 1维卷积”进行简要介绍，并提供相关代码示例。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，通过将一个函数（或信号）与另一个函数（通常被称为卷积核或滤波器）结合，来提取特征或进行信号变换。在一维情况下，这种运算可以用于处理音频信号、时间序列数据等。
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