卷积神经网络
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5.卷积神经网络
在进行卷积时，图像会缩小，边角的信息会丢失，因此可使用Padding，进行填充。比如用0填充。 因此卷积核设置为奇数，填充时才可以在两侧填充。 训练集不仅包含训练对象的分类标签，还包含表示边界框的四个数字。
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卷积神经网络笔记
卷积神经网络系统结构 PS：在池化层和全链接层之间可以加入多个卷积、激活、池化层 1、CONV：卷积层，用卷积核对输入图像进行卷积处理 2、RELU：激活层，将负值归零 3、池化层：有损压缩，减小图片尺寸 输入带标签的训练数据之后，卷积神经网络会根据输出与训练标签的误差反向调整自身的参数（卷积核和全连接层的W矩阵），因此卷积神经网络…
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[图像处理]基于 PyTorch 的高斯核卷积
import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image class GaussianBlurConv(nn.Mod…
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卷积神经网络各层基本知识 深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识
卷积神经网络各层基本知识
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卷积与相关
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33194385
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MATLAB中空间滤波卷积有什么作用
空间的卷积相当于频域的乘积。 可以用来提取边缘，如利用sobel 拉普拉斯算子等，这种相当于频域中的高通滤波器。还有可以滤除噪声，如中值滤波，这种相当于频域中低通滤波器。
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卷积网络中的几何学你了解多少？
几何深度学习是个很令人兴奋的新领域，但是它的数学运算逐渐转移到代数拓朴和理论物理的范围。 在Cohen等人的论文《规范等变卷积网络和二十面体CNN》中，这种现象尤其明显。这篇论文也正是本文要探讨的对象。论文中使用了规范场理论的用辞，那些喜欢把“量子”和“场”两个词合起来使用的所有的物理学当中，规范场理论居于中心地位。论文承诺对规范场理论的基础知识提供一个直观…
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计算卷积神经网络中特征图大小的公式
最近复习了一下卷积神经网络，好久没看都搞忘了。 计算特征图的公式如下： 其中n表示原来图像的大小，p表示padding的大小，f表示filter的大小，s表示stride，计算完成之后向下取整，就可以了。这里记录一下这个公式，以免自己搞忘了。同时，还有一个容易搞忘的地方是，在图像的卷积当中，一组filter的channel数量一定和图像的channel…
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【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 – 4】第四课：卷积神经网络 – 高级篇
【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 – 4】第四课：卷积神经网络 – 高级篇 提纲： 1. AlexNet：现代神经网络起源 2. VGG：AlexNet增强版 3. GoogleNet：多维度识别 4. ResNet：机器超越人类识别 5. DeepFace：结构化图片的特殊处理 6. U-Net：图片生成网络 7. …
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【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 – 3】第三课：卷积神经网络 – 基础篇
【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 – 3】第三课：卷积神经网络 – 基础篇 提纲： 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 – 卷积层 3. 卷积神经网络 – 功能层 4. 实例：卷积神经网络MNIST分类 期待目标： 1. 清楚神经网络优化原理，掌握反向传播计算。 2. 掌握卷积神经网络卷积层的结构特点，关键…
