卷积神经网络
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tf入门-tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？
转自：https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78004522 实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7 惯例先展示函数： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=…
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tf入门-卷积步长strides参数的具体解释
conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding=’SAME’) 这是一个常见的卷积操作，其中strides=【1,1,1,1】表示滑动步长为1，padding=‘SAME’表示填0操作 当我们要设置步长为2时，strides=【1,2,2,1】，很多同学可能不…
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卷积神经网络技巧总结
从变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。中梳理提取补充. 前提名词 feature map: 特征图, 卷积核的输入和输出都被称为feature map 卷积核技巧 0x01 多个小卷积核代替大卷积核 之前的观念是越大的卷积核感受野(receptive field)越大, 看到的信息越多, 提取的特征越好, 但存在问题: 参数剧增, 计算…
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cs231n—卷积网络可视化，deepdream和风格迁移
本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个“黑盒子”所做的一些可视化工作，以及deepdream和风格迁移。 1 卷积网络可视化 1.1 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤波器权重进行可视化（权重值缩放到0～255之间）可以发现： 第一层的滤波器可以看做模版匹配，那么它寻找的模式就是一些边和线。也就是说，当滤波器滑动到边和线的时候，会有较大…
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图卷积网络 GCN Graph Convolutional Network（谱域GCN）的理解和详细推导
置顶 2019年08月24日 22:39:58 yyl424525 阅读数 1218更多 分类专栏： 深度学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/yyl424525/article/details/100058264 文章目录 …
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图卷积网络GCN代码分析（Tensorflow版）
2019年09月08日 18:27:55 yyl424525 阅读数 267更多 分类专栏： 深度学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/yyl424525/article/details/100634211 文章目录 代码分析 `…
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转:图像处理之卷积概念
如果你刚刚接触图像处理,或者离开大学很长时间,一看到卷积这个东西,肯定和我一样感到晕菜.那么就复习一下,并且实际的写个程序验证一下,我保证你这辈子不会再忘记卷积的概念了.我们来看一下一维卷积的概念. 连续空间的卷积定义是 f(x)与g(x)的卷积是 f(t-x)g(x) 在t从负无穷到正无穷的积分值.t-x要在f(x)定义域内,所以看上去很…
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cudnn 卷积例子
运行环境：linux cuda cudnn cudnn API：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-developer-guide/index.html 代码： 执行卷积操作 代码参考：https://gist.github.com/odashi/1c20ba90388cf02330e1b95963…
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【机器学习】李宏毅——卷积神经网络CNN
【机器学习】李宏毅——卷积神经网络CNN，讲解了其过程和原理 CNN我们可以从两个角度来理解其中的具体过程 Neuron Version Story(解释版本1) 对于图像分类，其具体的流程如下所示： 将一张图像作为模型的输入，输出经过softmax之后将与理想向量用交叉熵的形式进行比较。那么如何将图片作为模型的输入呢？ 实际上每张图片都是三维的张量，两维表…
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深度学习之卷积模型应用
声明 本文参考Deep-Learning-Specialization-Coursera/Convolution_model_Application.ipynb at main · abdur75648/Deep-Learning-Specialization-Coursera · GitHub，力求理解。 资料下载 链接：https://pan.baidu…
