激活函数的选择上一节中，我们介绍了激活函数的相关知识，了解了常见的激活函数有哪些。那么当我们进行神经网络训练的时候应该如何选择激活函数呢？当输入数据特征相差比较明显时，用tanh的效果会很好，且在循环过程中会不断扩大特征效果并显示出来。当特征相差不明显时，sigmoid的效果比较好。同时，用sigmoid和tanh作为激活函数时，需要对输入进行规范化，否则激活后的值全部进入平坦区，隐层的输出会全部
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2024-02-27 12:06:18
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英国机器视觉会议（BMVC）大约两周前在英国卡迪夫结束，是计算机视觉和模式识别领域的顶级会议之一，具有28%的竞争接受率。与其他人相比，这是一个小活动，所以你有足够的时间在会议上走来走去，和论文讲述者一对一的交流，我觉得这大有裨益。我在会议上展示了一份关于分层多图网络图像分类的工作，在林晓、穆罕默德·艾默尔（主页）和我的博士顾问格雷厄姆·泰勒的监督下，我在SRI国际公司实习期间主要在上面工作。在本
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2023-10-13 00:13:55
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如果还不清楚卷积在生活中的意义，可以看看这则转载自疯子朱磊的比喻。首先看定义和公式 卷积就是以一个函数为输入函数，在输入函数每个点上，以输入函数为系数叠加位移了的响应函数，最终得到的函数。 哇，相当抽象， 这是个啥，这又是个啥？好的先不着急弄清楚这符号是什么。先清楚这个符号代表卷积运算就行。那卷积的运算结果是什么？也就是这个东西最终会等于什么？大家学过积分的认真看这个这个东西是什么？是这个东西关于
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2023-08-11 22:49:17
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经过昨天一天的适应课，小卷初步知道了JAVA是个什么样子，可是编码究竟是一种什么样神奇的体验，他还是充满了期待，满脑子都是别人快速敲击键盘，然后各种科技感慢慢的样子，今天，老师终于要开始教编码了。 老师先讲了如
线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二
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2023-06-16 09:24:53
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# Python做卷积乘法
卷积乘法是信号处理中常用的一种操作，它在图像处理、机器学习、神经网络等领域中广泛应用。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了多种库和工具来进行卷积乘法的实现。本篇文章将介绍Python中卷积乘法的概念、原理以及示例代码。
## 卷积乘法概述
卷积乘法是一种将两个函数进行线性组合的操作，其中一个函数通常被称为输入函数，另一个函数称为卷积核或滤波器。卷积乘法
原创
2023-11-29 08:51:45
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目录1. 卷积1.1 卷积的目的1.2 卷积的基本属性1.3 卷积的特点2. 卷积分类与计算 2.1 标准卷积2.2 反卷积（转置卷积）2.3 空洞卷积2.4 深度可分离卷积2.5 分组卷积2.6可变形卷积 3. 池化1. 卷积卷积（Convolution），也叫褶积，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部
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2023-11-27 10:14:38
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一、实验目的 1．学习分段卷积的概念及其应用。 2．掌握如何来实现分段卷积。二、实验原理及方法 在某些场合下，可能要求将一个有限长度的序列与一个长度不定或相当长的序列进行线性卷积，若将整个序列存储起来再作大点数的运算，不但运算量大，而且往往时延也不允许并且在实际应用中，往往要求实时处理。在这些情况下，就要将长序列分段，每一段分别与 短序列进行卷积，即分段卷积。有两种方法：重叠相加法和重叠保留法。
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2024-07-02 22:21:57
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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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Python-opencv学习第二十七课：图像卷积操作 文章目录Python-opencv学习第二十七课：图像卷积操作一、学习部分二、代码部分1.引入库2.读入数据3.完整代码三、运行结果总结 一、学习部分记录笔者学习Python-opencv学习第二十七课：图像卷积操作二、代码部分1.引入库代码如下：import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
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2023-08-17 14:57:22
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# Python 实现卷积操作
卷积操作是深度学习中非常重要的一个步骤，通过卷积操作可以提取图像中的特征。在Python中，可以使用一些库来实现卷积操作，比如NumPy和TensorFlow等。本文将简要介绍如何使用Python实现卷积操作，并给出代码示例。
## 卷积操作原理
卷积操作是将一个滤波器（也称为卷积核）应用于输入的图像，通过滤波器与输入图像进行逐元素相乘并求和的方式来提取特征。
原创
2024-06-11 05:52:53
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# 图像卷积操作的实现 - Python指南
在图像处理和计算机视觉领域，卷积操作是一个非常重要的步骤。它被广泛应用于图像滤波、特征提取等任务中。对于一个刚入行的小白来说，实现图像的卷积操作可能会有些困难，但通过理解整个流程和关键的代码实现，我们可以轻松掌握这一技能。
## 图像卷积的基本流程
以下是实现图像卷积操作的基本流程：
| 步骤 | 说明
# Python实现卷积操作
## 引言
在计算机视觉领域中，卷积操作是一种常用的图像处理技术。它通过将一组滤波器应用于输入图像的不同区域，以提取图像的特征。在本文中，我们将介绍Python中如何实现卷积操作，并通过代码示例来说明其工作原理。
## 卷积操作的原理
卷积操作主要是通过滑动一个滤波器（也称为卷积核）在输入图像上，计算滤波器与图像局部区域的乘积，并将乘积相加得到输出特征图。滤波
原创
2024-01-05 10:17:29
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在期末复习中深究了图像卷积的概念，之前也一直学习过卷积的知识，但是对卷积的概念都没有很直观的理解，这次觉得自己理解清楚了，所以通过博客记录一下，同时也分享给大家！一、连续系统的卷积公式：二、离散系统卷积和公式：如果仅仅按照系统来理解卷积过程，那么：函数就可以被看作是系统不稳定的输入；函数就可以看作系统稳定的消耗；卷积结果就是系统的存量。但是将这样的理解类比到图像卷积中无法找到不稳定的输入信号和稳定
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2024-04-09 20:15:02
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卷积概念由于不好进行文字描述（懒），我直接推荐一个博客图像卷积，讲解图像卷积的概念。图像卷积操作（convolution），或称为核操作（kernel），是进行图像处理的一种常用手段，图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻域像素之前的空间关系，通过加权求和的操作，实现模糊（blurring），锐化（sharpening），边缘检测（edge detection）等功能。图像卷积的计算过程就是卷积核按
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2024-04-26 15:30:19
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不定期更新的说呢...积性函数积性函数的概念：如果一个函数 \(f(n)\) 在 \(a,b\) 互质的情况下满足 \(f(a*b)=f(a)*f(b)\)， 则称其为积性函数举例：\(φ(n)\)\(σ(n)\)\(μ(n)\)\(σ_0(n)\)\(σ_k(n)\)完全积性函数的概念：如果一个函数 \(f(n)\) 对任意整数 \(a,b\) 满足 \(f(a*b)=f(a)*f(b)\)，
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2024-07-31 16:27:38
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参考：打开链接卷积：就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3*3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来描述这个过程：二维的离散卷积(N=2)方形的特征输入(\(i_{1}=i_{2}=i\))方形的卷积核尺寸(\(k_{1} = k_{2}=k\))每个维度相同的步长(\(s_{1}=s_{2}=s\))每个维度相
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2024-01-09 09:44:06
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卷积核 经过卷积核操作后图像的尺寸大小 首先定义一下各变量 二维输入特征尺寸：$i_1=i_2=i$ 卷积核大小：$k$（一般为正方形） 步长stride：$d$ 填充padding：$p$ 输出特征尺寸为 $o=\lfloor \frac {i+2p-k} {s} \rfloor+1.$ 卷积操作 ...
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2021-10-23 15:32:00
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Programming Assignment 3—卷积（ Convolution）Author：Tian YJ编写卷积函数function Convolve(I, F, iw, ih, fw, fh)，以备后面练习使用：a. I是一幅灰度图像，其分辨率是iw× ih.b. F 是一个滤波器（由浮点数构成的二维阵列），其大小是 fw× fh，通常 ( fh, fw ) << ( ih,
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2023-12-19 15:14:44
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在代码中卷积的实际计算方法是把被卷积图像和卷积核写成两个大矩阵，其中每一行就是被卷积图像中卷积核区域的像素拉成一行，几个通道都放在同一行，行数就是卷积核在上面滑动的次数。两个矩阵相乘即为输出结果，结果矩阵中的每一列就是feature map的一个通道。图 1还有一种方式是左边的矩阵是由卷积核转化来的，右边则是被卷积图像，这样的方式比上面的会复杂点。也是caffe中im2c
