文章目录前言一、CNN构成二、三通道cnn代码构建1、补02、单步卷积3、conv_forward函数卷积三、二维cnn代码构建核心代码c++实现二维卷积Maxpoolingsoftmax实现 前言首先回顾一下CNN的基础知识：“物所看到的景象并非世界的原貌，而是长期进化出来的适合自己生存环境的一种感知方式。画面识别实际上是寻找（学习）人类的视觉关联方式 ，并再次应用。”在计算机中，图片存储为0
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2024-08-08 10:36:55
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选自Medium作者：Paul-Louis Prove本文对三种不同的卷积进行了介绍，同时讲解了各自的优点，对初学者而言，是理解卷积的一篇好文章。卷积首先，我们需要定义卷积层的几个参数。kernel 为 3、stride 为 1，使用 padding 的 2D 卷积卷积核大小：卷积核决定卷积的视野。2D 卷积的常见卷积核为 3，即 3x3 像素。stride：stride
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2024-08-08 11:30:13
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使用卷积网络来处理图像数据有两方面原因： 1.图像以像素点信息表示数据，数据之间的关联性由像素位置表征，图像数据中要观察的目标是一块像素区域，用卷积网络提取特征信息可以按块状提起 2.在DNN网络中，网络的架构与输入数据的维度有关，如果用来分析大分辨率的图像，那么网络将会包含很多参数，这样就需要有更多的训练样本来防止过拟合，如果用卷积网络就可以进行区域特征提取，而不用设计大输入维度的网络架构边缘检
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2024-03-19 13:53:52
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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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0. 前言卷积神经网络与全连接神经网络类似, 可以理解成一种变换, 这种变换一般由卷积、池化、激活函数等一系列操作组合而成. 本文就“卷积”部分稍作介绍.1. 卷积介绍卷积可以看作是输入和卷积核之间的内积运算, 是两个实质函数之间的一种数学运算. 在卷积运算中, 通常使用卷积核将输入数据进行卷积运算得到的输出作为特征映射, 每个卷积核可获得一个特征映射. 如图所示, 一张大小为的图片经过零填充后,
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2024-02-25 05:57:40
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1. 卷积与反卷积
如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为 I（4×4），卷积核为 K（3×3），输出矩阵为 O（2×2）：
卷积的过程为：Conv(I,W)=O
反卷积的过称为：Deconv(W,O)=I（需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding）
2. 步长与重叠
卷积核移动的步长（stride）小于卷积核的边长（一般为正方行）时，变会出现卷积核与原始输入
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2017-03-10 22:28:00
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1、反卷积（deconvolution）反卷积的用途：实现上采样，近似重构输入图像，卷积层可视化。反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置，在反向传播时左乘，这与卷积操作刚好相反。即卷积层的前向传播过程就是反卷积层的反向传播过程，卷积层的反向传播过程就是反卷积层的前向传播过程。因为卷积层的前向反向计算分别为乘和，而反卷积层的前向
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2024-01-08 15:56:02
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文章目录卷积与线性层的不同卷积计算过程feature map大小计算与pytorch参数pytorch参数卷积大小池化例程 卷积与线性层的不同这是一个卷积大致的流程图，可以看到卷积是对图片在三维层面进行操作，而线性层是展平向量之后进行操作这里需要注意两个点：卷积运算过程如何计算结果大小卷积计算过程卷积是对多通道进行操作的， 以彩色图片作为例子，每个图片的维度是, C就是channel， 为3。计
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2024-07-24 20:52:38
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卷积运算 内容选自吴恩达老师的深度学习课程当中，在此记录。以边缘检测为例，介绍卷积是如何进行运算的。一、边缘检测示例 首先是垂直边缘检测，对左边的一个6×6的灰度图像进行卷积运算，中间3×3的即为我们通常说的核或者过滤器。从左边的矩阵左上角开始，利用过滤器在该矩阵上进行计算，对应元素相乘后求和，得到一个数值，例如左上角第一个3×3的矩阵，进行卷积后，得到右边4×4矩阵的第一个元素，即-5,以此类推
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2023-10-27 07:11:08
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# PyTorch中的卷积网络和步幅（Stride）的意义
在深度学习的语境中，卷积神经网络（CNN）是图像处理领域的核心工具，而其中的“步幅”概念则是决定卷积操作效果的重要参数之一。本文将探讨步幅的定义、作用以及如何在PyTorch中应用步幅，并通过代码示例加以说明。
## 什么是步幅（Stride）？
在进行卷积运算时，卷积核（Filter）每次移动的步长称为步幅（Stride）。步幅定
原创
2024-08-23 03:54:20
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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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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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思路：采用纯for循环加list实现输入数据[[1，2，3]，[1，2，3]]是2维的，相当h=2，w=3。 拿2维矩阵卷积来举例，具体思路就是先遍历h，再遍历w，卷积的方式选择是VALID，就是不足卷积核大小的数据就舍弃。 这里说一下VALID模式下输出矩阵大小的计算公式，【(H-K_h+1) / s】 ，这里【】代表向上取整，H代表输入大小，K_h代表卷积核大小，【9.5】等于10.。。。哈哈
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2023-05-23 23:42:25
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本文实例讲述了Python使用scipy模块实现一维卷积运算。分享给大家供大家参考，具体如下：一 介绍signal模块包含大量滤波函数、B样条插值算法等等。下面的代码演示了一维信号的卷积运算。二 代码 import numpy as np
import scipy.signal
x = np.array([1,2,3])
h = np.array([4,5,6])
print(scipy.sign
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2023-06-23 10:35:10
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一、卷积定义与朴素计算方法： &nbs
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2023-06-17 21:13:52
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近几年来，在深度学习领域，”卷积神经网络“一度成为大家的”宠儿“，深受大众青睐（其实就是使用频繁，这没办法啊，效果是真的好，一用就停不下来）那卷积神经网络到底是个什么东西啊？我们今天就来看一下。卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是指至少在网络的一层中使用卷积运算来代替一般的矩阵乘法运算的神经网络，因此命名为卷积神经网络。那什么是卷积运算啊
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2024-08-08 10:42:01
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什么是卷积？来看这张图输入图像是224*224*3 即图片尺寸是224*224，3个通道；输出图片尺寸是224*224，64个通道个人认为，卷积就是图片经过卷积核的映射过程，如下图所示什么是通道？在卷积操作中一般要求设置的in_channel和out_channel在一遍jpg，png图片中，in_channel=3，为RGB三个通道，RGB的不同可以调整图片的色彩out_channel则表示卷积
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2023-09-22 15:25:23
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信号处理中的傅立叶变换、卷积等与GNN中的对应关系
结论信号处理中的傅立叶变换，将一个复杂信号分解为多个已知频率的波 \(<==>\) 对应图信号中将\(x\)分解到不同频率（特征值）的特征向量上。信号中的卷积定理说明了：时域上的卷积等于频域上的点积。\(<==>\) 对应GNN中，两个图信号的卷积 等于它们分解到特征空间\(U\
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2023-10-13 00:24:06
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# Python信号卷积运算的实战指南
在信号处理和科学计算中，卷积运算是一个非常重要的概念。对于刚入行的小白来说，理解卷积并在Python中实现它可能有些困难。本文将带你逐步完成信号卷积运算的实现，并用代码示例和图示来帮助你更好地理解。
## 整体流程概述
在开始之前，我们先来看一下整个卷积运算的流程。以下是几个步骤的概述：
| 步骤 | 描述
# Python卷积运算代码实现指南
## 概述
卷积运算是深度学习中常用的一种操作，用于提取图像或信号的特征。在Python中，我们可以使用各种深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch等来实现卷积运算。本文将以TensorFlow为例，教你如何实现Python卷积运算代码。
## 卷积运算流程
使用TensorFlow实现卷积运算的一般流程如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-01-19 09:57:28
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