卷积神经网络
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【33】卷积步长讲解(Strided convolutions)
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，让我向你展示一个例子。 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个步…
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自相关函数怎么理解，为什么定义中有共轭，卷积呢。定义中的卷积，共轭有什么意义？尤其是在信号处理方面
知乎上有解答，相当经典：https://www.zhihu.com/question/24687047 简洁地解释如下： 1) 首先我们仅考虑实信号。 自相关的直观含义就是：把一个信号平移一段距离，跟原来有多相似。 于是就有了自相关的定义： 它代表了“移、乘、积”这三步操作。 如果只谈自相关，其实到此就可以结束了。 只不过，在信号处理领域中还有一个叫…
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卷积神经网络应用于MNIST数据集分类
一、卷积神经网络应用于MNIST数据集分类 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data’,one_hot=True) #从MNIST_data目录…
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图片的通道数和卷积核的深度
卷积过程中，输入层有多少个通道，滤波器就要有多少个通道，但是滤波器的数量是任意的，滤波器的数量决定了卷积后 featuremap 的通道数（与result区别）。 如果把输入当做一个立方体的话，那么 filter 也是一个立方体，它们卷积的结果也是一个立方体，并且上面中 input、filter、Result 的通道都是一致的。 但卷积过程的…
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【DL-2-1】卷积神经网络(CNN)–总体概述
1、目录 2、简述 3、CNN的结构组成 4、卷积神经网络 VS. 传统神经网络 5、总结 常见问答 二、简述 1980年，一位名为Fukushima的研究员提出了一种分层神经网络模型。他称之为新认知。该模型的灵感来自简单和复杂细胞的概念。neocognitron能够通过了解物体的形状来识别模式。 后来，1998年，卷心神经网络被Bengio，Le Cun，…
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图像处理基本概念——卷积，滤波，平滑
1.图像卷积（模板） (1).使用模板处理图像相关概念： 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积核：卷积时使用到的权用一个矩阵表示，该矩阵是一个权矩阵。 …
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[ 1 x 1 ] Convolution-1*1卷积的作用
一、卷积神经网络中的卷积（Convolution in a convoluted neural network） 具体内容亲参考《深度学习》。 二、1*1卷积（one by one convolution）的作用 1*1卷积过滤器 ,它的大小是1*1，没有考虑在前一层局部信息之间的关系。最早出现在 Network In Network的论文中 ，使用…
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超图卷积网络(HyperGCN: A New Method of Training Graph Convolutional Networks on Hypergraphs)
1. 简介 (Introduction) 1.1 背景 (Backgrounds) 在许多诸如co-authorship网络，co-citation网络等现实世界的网络中，关系是复杂的并且超出了成对关联。超图（Hypergraph）提供了一种灵活而自然的建模工具来对这种复杂的关系进行建模。在许多真实的网络中，这种复杂关系普遍存在，因此激发了使用超图学习的问题…
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常见卷积网络结构
作者：@houkai本文为作者原创，转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/houkai/p/6553221.html 目录 LeNetAlexNetCaffeNetZFNetVGGNINGoogLeNetInceptionResNetInception V4 随着深度学习的普及开来，设计一个网络结构变得越来越“简单”，如果一个新的网络…
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tensorflow-参数、超参数、卷积核权值共享
根据网上查询到的说法，参数就是在卷积神经网络中可以被训练的参数，比如卷积核的权值和偏移等等，而超参数是一些预先设定好并且无法改变的，比如说是卷积核的个数等。 另外还有一个最最基础的概念，就是卷积核的权值共享，这个共享其实指的是一个卷积核在一个输入中的不同位置是共享参数的（意思就是一个输入使用同一个卷积核的参数）。
