卷积神经网络文章/教程

在机器学习中,卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络,已成功地应用于图像识别。卷积神经网络,是一种前馈神经网络,人工神经元可以响应周围单元,可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理;二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别;三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。

图像卷积与滤波

一、线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果。做法很简单。首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处 »

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稀疏2d卷积模型搭建

输入 1.sparse_shape = torch.LongTensor([87, 87]) 2.input = scn.InputBatch(2, spase_shape) # dimension sparse shape 3.输入稀疏张量 # add_sample的一种方式 input.add_sample() location = torch.LongTensor([y, »

Convolution Network及其变种(反卷积、扩展卷积、因果卷积、图卷积)

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种。 首先,介绍一下基础的卷积网络。   通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程。图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map。 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加。 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出的 »

二维卷积运算工作原理剖析(转载)

卷积运算(Convolution)是通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子,表示函数f 与经过翻转和平移与g 的重叠部分的累积。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数,卷积还可以被看作是“滑动平均”的推广。假设: f(x),g(x)是R1上的两个可积函数,并且积分是存在的。这样,随着 x 的不同取值,这个积分就定义了一个新函数h(x),称为函数f 与g 的卷积,记为h(x)=(f* »

【BZOJ3992】【SDOI2015】序列统计 EGF+多项式快速幂+循环卷积

如果是求$n$个数之和在模$m$意义下为$x$,那么做法是显然的。 但是这道题问的是$n$个数之积在模m意义下为$x$,那么做法就和上面的问题不同。 考虑如何把乘法转换成加法(求log): 题目中有一个很特殊的条件:$m$是个质数。 不妨假设$m$的原根为$g$。那么显然,我们可以用$g^x%m$构造出$[0,m)$中的所有数。 那么对于两个数$A$和$B$,我们将它变形为$g^{x_1}$和$g »

TensorFlow之卷积函数(conv2d)

卷积函数是卷积神经网络(CNN)非常核心和重要的函数,在搭建CNN时经常会用到,因此较为详细和深入的理解卷积函数具有十分重要的意义。 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None):在给定4维的输入和过滤器的张量时,计算一个2维卷积。 参数详解: input:输入的参数或者说是图像ten »

卷积笔记

  天鹅:   天鹅:我想再一次向授课老师核实下,这里e.g. 6  5*5*3中的6应该是指channel数,3应该是指每个5*5的filter都有3个权重矩阵?是这个意思吧 张飞飞:@天鹅 对的 我自己后来的补充:其实你把32*32*3理解为尺寸大小为32*32的图片的RGB三个通道,那么这里5*5*3的3你就可以理解为对应RGB三个通道的3个权重矩阵。 如果你把32*32*3理解为尺寸大小是 »

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,会有较大的激活值。这跟人脑的功能几乎是一致的。 »

[转载]对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积(反卷积)的理解

在可分离卷积(separable convolution)中,通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积(depthwise separable convolution)。 举个例子,假设有一个3×3大小的卷积层,其输入通道为16、输出通道为32。 那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积,这样每个卷积核需要3×3×16个参数,得到的输出是只有 »

卷积神经网络的“卷积”操作不等于数学上定义的卷积操作

在介绍卷积神经网络CNN的时候,大部分教材在介绍“卷积操作”的时候都与下面这张图类似的说明 这点让人很困惑,因为在数学上,卷积运算是这么定义的\((f * g )(t) = \int_{0}^{t} f(\tau) g(t - \tau)\, d\tau\) 很明显,在与\(f(\tau)\)相乘的是\(g(t-\tau)\),而不是\(g(t+\tau)\)!而上图的卷积运算并不符合卷积的定义 »

OpenCV-C++ 图像卷积计算的边缘问题

目录 卷积边缘问题 卷积边缘问题 图像在执行卷积计算的时候,图像边缘的像素无法被计算,边缘无法被卷积核正确覆盖; BORDER_DEFAULT BORDER_CONSTANT: 填充边缘用指定像素值; BORDER_REPLICATE: 填充边缘像素用已知的边缘像素值; BORDER_WRAP: 用另外一遍的像素来补偿填充; 使用copyMakeBorder添加边缘像素: void cop »

[DL学习笔记]从人工神经网络到卷积神经网络_2_卷积神经网络

先一层一层的说卷积神经网络是啥: 1:卷积层,特征提取 我们输入这样一幅图片(28*28): 如果用传统神经网络,下一层的每个神经元将连接到输入图片的每一个像素上去,但是在卷积神经网络中,我们只把输入图像的一部分连接到下一层的神经元上。 比如每个神经元连接对应的一个5*5的区域: 这个输入图像的区域被称为隐藏神经元的局部感受野(local receptive fields),它是输入像素上的一 »

1*1卷积浅析

1*1shape的卷积在很多神经网络中都有应用(如Google InceptionNet,Resnet等),比起我们常见的2*2,3*3,5*5的卷积,这样的卷积核有什么作用呢? 首先,1*1的卷积可 »

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数论函数&狄利克雷卷积

狄利克雷卷积是数论函数的重要运算之一,它可以方便我们来描述数论函数之间的关系。 定义 我们这样定义狄利克雷卷积: 如果函数 \(h,f,g\) 满足: \[h(n)=\sum\limits_{d\mid n}f(d)g(\dfrac nd) \] 那么我们称 \(h\) 是 \(f\) 和 \(g\) 的狄利克雷卷积,记作: \[h=f*g \ \ 或者 \ \ h(n)=(f*g)(n) »