本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复feature map的空间大小，而常用的模块有反卷积[3,5]、上采样+卷积和subpixel[4]操作等等。
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2021-07-19 09:55:57
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正文本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复feature map的空间大小，而常用...
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2021-07-18 16:35:18
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本文将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本文将讨论如下主题：详解神经网络的不同构成组件；探究PyTorch中用于构建深度学习架构的高级
原创
2022-03-25 14:25:22
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如何用全连接的方式理解卷积: 卷积运算共享权重和偏置：每个隐层的神经元都有一个偏置和连接到它的局部感受野的5x5的权重，并且对这一层的所有神经元使用相同的权重和偏置。这一个隐层的所有神经元检测完全相同的特征，在输入图像的不同位置。这说明卷积网络可以很好地适应图片的平移不变性。共享权重和偏置被称为卷积核或者滤波器CNN的组件:卷积神经网络是由：卷积层，激活函数，池化层(平均池化和最大池化
在学习对抗神经网络Gan的时候出现里这个概念，在网上找里一些博客，理解了一下这个概念。
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
原创
2022-04-19 10:03:02
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笔记本文将为大家介绍一种用途更为广泛、性能更加优越的神经网络结构——卷积神经网络（Convolutional Neural Netw...
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2022-06-06 01:41:09
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反卷积是指，通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程。在神经网络中，反卷积过程并不具备学习的能力，仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积网络模型，没有学习训练的过程。对于一个复杂的深度卷积网络，通过每层若干个卷积核的变换，我们无法知道每个卷积核关注的是什么，变换后的特征是什么样子。通过反卷积的还原，可以对这些问题有个清晰的可视化，以各层得到的特征图作为输入，进行反卷积，得到反卷积结果，用以验证显示各
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2023-08-29 21:02:26
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卷积和反卷积计算公式及仿真：1 概述卷积(Convolutional)：卷积在图像处理领域被广泛的应用，像滤波、边缘检测、图片锐化等，都是通过不同的卷积核来实现的。在卷积神经网络中通过卷积操作可以提取图片中的特征，低层的卷积层可以提取到图片的一些边缘、线条、角等特征，高层的卷积能够从低层的卷积层中学到更复杂的特征，从而实现到图片的分类和识别。反卷积：反卷积也被称为转置卷积，反卷积其实就
深入理解卷积（机器学习，深度学习，神经网络） ========================================https://zhuanlan.zhihu.com/p/611815827?utm_id=0 卷积 (Convolution)当给定一张新图时，CNN 并不能准确地知道这些特征到底要匹配原图的哪些部分，所以它会在原图中把每一个可能的位置都进行尝试，相当
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2023-10-08 09:37:53
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卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，是自动...
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2019-12-17 11:27:00
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文章目录转置卷积Convolution as matrix operationTransposed convolution理解GAN涉
原创
2022-12-04 08:12:12
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每个神经元接收来自前一层神经元的输入，应用权重和偏置，然后通过激活函数输出结果，这些结果
1.前言 传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。 对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数）在卷积前要翻转18
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2023-10-13 00:23:42
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# 神经网络反卷积（Deconvolutional Neural Networks）
## 引言
神经网络反卷积（Deconvolutional Neural Networks）是一种用于图像处理和计算机视觉任务的神经网络架构。它主要用于图像恢复、图像分割和图像生成等任务。本文将介绍神经网络反卷积的原理和使用示例，并提供代码进行实践。
## 原理
原创
2023-08-16 15:49:37
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本文主要讲解卷积神经网络(CNN)反向传播过程的matlab代码实现。01简介CNN主要由三种层堆叠而成，即卷积层、池化层和全连接层，在《 卷积神经网络(三
)：反向
传播过程》中又推导了这三种层的误差反向传播公式。因此，CNN反向传播的代码主要由这三种层的反向传播代码构成。
02代码实现 在CNN反向传播时，输出层的误差(目标函数)会依次从后往前经过全连接层、池化层和卷
反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning中。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被
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2023-09-10 11:21:43
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反卷积，又称转置卷积，经常用于上采样。1. 多对一和一对多常规卷积将输入矩阵中多个元素映射到输出矩阵中的一个元素，属于“多对一”的关系；反卷积则是将输入矩阵中的一个元素映射到输出矩阵中的多个元素（即：输出矩阵中，有多个元素都跟输入矩阵中这一个元素有关），属于“一对多”的关系；之所以称反卷积为转置卷积，是因为从矩阵运算的角度来看，反卷积的卷积矩阵的形状恰好是常规卷积的卷积矩阵形状的转置；
文章目录1. 卷积2. 反卷积3. casual conv4. dilated conv要如何理解dilated conv呢？？5.dilated conv改进 1. 卷积卷积(Convolutional)：卷积在图像处理领域被广泛的应用，像滤波、边缘检测、图片锐化等，都是通过不同的卷积核来实现的。在卷积神经网络中通过卷积操作可以提取图片中的特征，低层的卷积层可以提取到图片的一些边缘、线条、角等
