图卷积（6）——过平滑现象（1）过平滑现象的提出是在论文Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning中。作者将GCN用于半监督学习任务，发现采用多层GCN之后，会出现过平滑现象（over-smoothing）。 文章提出三个核心观点：拉普拉斯平滑：GCN中图卷积是特殊形式的拉普拉斯平滑，
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2024-02-26 15:54:31
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如果你对数据分析有一定的了解，那你一定听说过一些亲民好用的数据分析的工具，如Excel、Tableau、PowerBI等等等等，它们都是数据分析的得力助手。像经常使用这些根据的伙伴肯定也有苦恼的时候，不足之处也是显而易见：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。很多经常会用到数据分析的伙伴会问有没有一款便捷好用的工具！肯定有啊，Python的出现和普及，很容易就能改变这些窘境！怎么解决
高斯核的卷积计算是可分离的，即高斯核的每一个维度可以分开处理。因此，一维卷积计算成为了实现3D高斯卷积的基础。一维卷积计算的性能直接影响了整个程序的性能。本篇将实现一维卷积功能，同时引出ICC编译器对多层嵌套循环场景的向量化优化倾向的调查结果。Base版本实现Base版本思路是依照滑窗算法，即卷积核依次移动并计算乘加和，更新到目标矩阵中。因为原始矩阵长度为432 * 4 Bytes，卷积核 31
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2023-11-27 06:37:35
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目录0. 前言1. 减少计算量2. 引入更多非线性3. BottleNeck结构 0. 前言在构建卷积神经网络时，我们该挑选多大尺寸的卷积核呢？如VGG16等很多网络结构都选用了大量的3x3卷积核和1x1卷积核，为什么要选用尺寸较小的卷积核呢，为什么不用5x5，7x7或者更大的卷积核呢？根据我目前的理解，这主要可以从两个方面来解释：（1） 多层小卷积核堆叠可以和大卷积核有一样的感受野，但小卷积核
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2024-03-19 13:52:30
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卷积神经网络中卷积核的作用是提取图像更高维的特征，一个卷积核代表一种特征提取方式，对应产生一个特征图，卷积核的尺寸对应感受野的大小。经典的卷积示意图如下：  
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2024-02-19 11:20:36
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室师兄的报告，会后询问他看ESL的事宜。师兄说你不实现书中的算法就是偷懒，想想确实是这样。P维空间局部回归多维空间的表达式 如下:
minβ(x0)∑i=1NKλ(x0,xi)(yi−b(xi)Tβ(x0))2Kλ(x0,x)=D(||x−x0||λ)
||⋅||是欧几里得范数，也就是
||X||=|x1|2+...+|xp|2−−−−−−−−−−−−−√，书中说分数会趋向于
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2023-11-10 21:08:54
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卷积层：对输入数据应用若干过滤器（高大上的名称就是卷积核），一个输入参数被用来做很多类型的特征提取（《神经网络与深度学习》P118）caffe Convolution层：就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。层类型：Convolution lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult,则
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2024-05-16 23:04:15
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2.卷积核的个数如何确定？我终于也想到了这个宝藏问题啊不同卷积核的个数对模型性能有什么影响呢？是要根据具体任务来调试吗？那调试的话有个大体的路子吗？看了三个回答后基本有了了解。总结：对于cnn来说，选择的是小而深，这样的话参数少，计算复杂度低。卷积核的大小，卷积核也可以称为特征提取器，一瓣选择奇数？因为偶数的话比如2会丢失掉视野，原因如下： 可以看出如果要保持输入和输出维度一
# 卷积平滑在Python中的实现
## 1. 引言
卷积是一种重要的数学运算，广泛应用于信号处理、图像处理和机器学习等领域。卷积平滑则是应用卷积来处理数据的一种技术，常用于去噪声和数据平滑。在这篇文章中，我们将学习如何在Python中实现卷积平滑。我们将从基本概念入手，逐步深入，最终实现平滑功能。
## 2. 实现流程
在实现卷积平滑的过程中，我们将遵循下表中的步骤：
| 步骤 | 描
深入浅析卷积核引言单通道卷积简单图像边缘检测锐化高斯滤波 引言提到卷积，应该多数人都会想到类似上图的这种示例，可以简单的理解成卷积核与图像中和卷积核相同大小的一块区域与卷积核相乘再求和，通过移动区域产生一个有和组成的新的图像，那么卷积核是什么呢，我们来看下面的例子单通道卷积首先，我们定义了一个单通道图像的卷积过程，我们用这个来验证卷积核的特性def Conv2d(X,kernel):
i
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2023-07-11 17:20:25
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1.多输入通道 卷积核的通道数要和输入通道数一样才能进行互相关运算。逐通道计算完结果再相加即得到输出。 图5.4中阴影部分为第一个输出元素及其计算所使用的输入和核数组元素： (1×1+2×2+4×3+5×4)+(0×0+1×1+3×2+4×3)=56 。 多个通道的互相关运算代码实现：from d2l import torch as d2l
import torch
def corr2d_mul
卷积层1. 1d/2d/3d卷积Dimension of Convolution卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。
卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取，所以在深度学习当中，可以把卷积核看成是特征提取器的检测器
AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学
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2023-07-08 17:56:44
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在上篇文章中我给出了高斯滤波的这个链接。现在对其进行翻译，黑色字为原文翻译，彩色字是我自己的注解。高斯平滑高斯平滑引言：高斯平滑是一个用来“模糊”图像，去除细节及噪声的2维卷积操作[convolution operator]。听起来它和均值滤波[mean filter]没什么两样，但它用了不同的卷积内核[kernel]——可以表达高斯（钟形）峰状分布[Gaussian (`bell-shaped'
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2024-04-02 06:03:11
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# Python信号卷积平滑实现指南
在数据分析和信号处理领域，信号平滑是一个常见的需求。信号卷积平滑的主要目的是降低信号中的噪声，提高信号的可视化效果。本文将带你深入了解如何在Python中实现信号卷积平滑，特别是使用numpy和scipy库。
## 一、流程概述
实现信号卷积平滑的步骤如下：
| 步骤 | 描述
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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平滑核的结构张量 python 是一种用于图像处理和信号分析的数学工具，旨在通过平滑核来捕捉数据的局部结构。本文将记录我在实现这一过程中的详细步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案。
## 环境配置
在开始之前，首先需要配置相关的开发环境。以下是我所用的依赖项列表和版本信息。
1. 创建一个新的虚拟环境
2. 安装必要的依赖库
| 依赖项 | 版本
卷积核类型简介 一个简短的介绍卷积使用“kernel”从输入图像中提取某些“特征”。kernel是一个矩阵，可在图像上滑动并与输入相乘，从而以某种我们期望的方式增强输出。看下面的GIF。 上面的kernel可用于锐化图像。但是这个kernel有什么特别之处呢？考虑下图所示的两个输入图像。第一个图像，中心值为3 * 5 + 2 * -1 + 2 * -1 + 2 * -1 + 2 * -
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2024-04-15 13:37:30
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文章目录Before1X1 卷积核定义1x1卷积核作用降维升维增加非线性跨通道信息交互（channal 的变换）1X1的应用GoogleNet 看完这个不许再说自己不会了小笨蛋—不如叫我慢慢 Before在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念。 卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体
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2024-07-05 12:51:05
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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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卷积神经网络（CNN）1. 卷积核（convolutional kernel）----对某个局部的加权求和一般为奇数大小厚度对应通道数（channel），对应后一层的feature maps数–11卷积核降维（example：当输入为661，通过111卷积核，输出仍为661矩阵。若输入6632（多通道），卷积核仍然为111，输出就变为66*1，实现降维）【发生在卷积核个数小于输入channel时，
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2023-11-01 21:03:06
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