卷积神经网络
-
二维卷积c代码
二维卷积c代码 二维信号的卷积原理请参考另外一篇文章：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/43702241 这里直接给出参考代码： [cpp] view plaincopy void Conv2(int** filter, int** arr, int** res, int filter…
-
卷积神经网络 卷积神经网络
起源：喵星人的视觉皮层 1958 年，一群奇葩的神经科学家把电极插到喵星人的脑子里，去观察视觉皮层的活动。从而推断生物视觉系统是从物体的小部分入手， 经过层层抽象，最后拼起来送入处理中心，减少物体判断的可疑性的。这种方法就与BP网络背道而驰。 BP网络认为，大脑每个神经元都要感知物体的全部（全像素全连接）,并且只是简单的映射，并没有对物体进行抽象处理…
-
卷积的本质及物理意义（全面理解卷积）
卷积的本质及物理意义（全面理解卷积） 卷积的本质及物理意义 提示：对卷积的理解分为三部分讲解1）信号的角度2）数学家的理解（外行）3）与多项式的关系 1 来源 卷积其实就是为冲击函数诞生的。“冲击函数”是狄拉克为了解决一些瞬间作用的物理现象而提出的符号。古人曰：“说一堆大道理不如举一个好例子”，冲量这一物理现象很能说明“冲击函数”。在t时间内对一物体作用F的…
-
卷积神经网络入门
CNN fly 多层卷积网络的基本理论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。 多层卷积网络的基本可…
-
一类恒等式的应用（范德蒙德卷积与超几何函数）
大名鼎鼎的**范德蒙德卷积**，它最早是由中国人朱世杰于1303年发现的，法国人范德蒙德在18世纪重新发现了它。本文尝试从超几何函数的角度更进一步探究其在组合数的恒等变形中的重要意义。 你可以在这里找到一个PDF版本 一类恒等式的应用（范德蒙德卷积与超几何函数） 翻到了2年前的一篇日报，一类恒等式的应用 — foreverlastnig 的博客 ，里面指出…
-
深度学习中卷积层和pooling层的输出计算公式(转)
原文链接：https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups…
-
论文笔记 — Communication Lower Bound in Convolution Accelerators 卷积加速器中的通信下界
@(论文笔记) 目录 论文笔记 — Communication Lower Bound in Convolution Accelerators 卷积加速器中的通信下界 1. 目的 2. 背景 2.1 卷积循环以及复用方法 2.2 相关工作的局限 a. 单一数据流方法 b. 多数据流方法 c. 设计空间探索方法 d. 其他工作 2.3 准备工作：红蓝卵石游戏…
-
1-11 为什么使用卷积？
为什么使用卷积？（Why convolutions?） 和只用全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接： 假设有一张 32×32×3 维度的图片，假设用了 6 个大小为 5×5 的过滤器，输出维度为 28×28×6。32×32×3=3072， 28×28×6=4704。我们构建一个神经网络，其中一层含有 3072 个单元，下一层含有 4074…
-
1-5 卷积步长
卷积步长（ Strided convolutions） 卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作。 如果你想用 3×3 的过滤器卷积这个 7×7 的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了2。你还和之前一样取左上方的 3×3 区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为 91。 只是之前我们移动蓝框的步长是 1，现在移动的步长是 2，我们让过滤器跳过 2 个…
-
1-7 单层卷积网络
假设使用第一个过滤器进行卷积，得到第一个 4×4 矩阵。使用第二个过滤器进行卷积得到另外一个 4×4 矩阵。 最终各自形成一个卷积神经网络层，然后增加偏差，它是一个实数，通过 Python 的广播机制给这 16 个元素都加上同一偏差。然后应用非线性函数，为了说明，它是一个非线性激活函数 ReLU，输出结果是一个 4×4 矩阵。 对于第二个 4×4 矩阵，我们…
