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https://www.zhihu.com/question/22298352
卷积的本质
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如何理解graphconvolutionalnetwork（gcn）
...联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi）了解GCN（图卷积神经网络）之前，必须对离散卷积（具体说就是CNN中的卷积）有个清楚的认识。如何通俗易懂地解释卷积？，离散卷积本质就是一种加权求和。如图1所示，CNN中的卷... 查看详情
[人工智能-深度学习-21]：卷积神经网络cnn--多维输入的神经元模型及其本质：一维矩阵的点乘(代码片段)
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120795317目录第1章神经元的一维输入模型1.1一维线性输入的原始神经元模... 查看详情
两个多项式系数的卷积
MAtlab多项式的乘法实际上是多项式系数向量间的卷积运算?向量间的卷积运算是怎么回事,多项式函数间的卷积运算又是怎么回事呢?向量间的卷积运算有计算公式吗?具体怎么运算的?参考技术A本质上是一样的.向量卷积和多项式函... 查看详情
卷积过滤器翻转原理
参考技术A转置卷积滤波器的根本原因是卷积运算的定义-这是信号处理的结果。在执行卷积时,您希望内核相对于执行卷积的轴发生翻转,因为如果不这样做,最终将 参考技术B在信号处理、图像处理和其它工程/科学领域，卷积都是... 查看详情
kernel1x1卷积
Kernel1x1卷积1.1x1卷积与3x3卷积的直观对比2.1x1卷积的功能3.1x1卷积与全连接的比较1.1x1卷积与3x3卷积的直观对比使用Kernel大小为3x3的卷积使用Kernel大小为1x1的卷积2.1x1卷积的功能1×1卷积核本质：就是多个featuremap对应像素的线性... 查看详情
全连接层和卷积层
卷积不过是一个稀疏的全连接；全连接也不过是一个画面那么大的卷积。本质上都可以理解为矩阵乘法（卷积可以参考托普利兹矩阵和块循环矩阵），相比起来卷积这种形式可以很好捕捉图像这种有空间相关性输入的特征。本身... 查看详情
基于intelfpga硬浮点dsp实现卷积运算
概述 卷积是一种线性运算,其本质是滑动平均思想,广泛应用于图像滤波。而随着人工智能及深度学习的发展，卷积也在神经网络中发挥重要的作用，如卷积神经网络。本参考设计主要介绍如何基于INTEL硬浮... 查看详情
请阐述线性卷积，周期卷积，循环卷积有啥不同
参考技术A线性卷积就是多项式系数乘法：设a的长度是M，b的长度是N，则a卷积b的长度是M+N-1，运算参见多项式乘法。两个周期序列的卷积称为周期卷积，其计算步骤与非周期序列的线性卷积类似。循环卷积与周期卷积并没有本质... 查看详情
通俗理解反卷积
参考技术A卷积的原理在这里不做解释，若对于各参数都是方阵的卷积定义：i表示输入特征矩阵的行或列，k表示卷积核大小，s表示步长，p表示每个维度相同的padding，则一次卷积操作之后，得到的新的特征矩阵大小为oxo：卷积操... 查看详情
深度学习聊一聊什么是卷积神经网络，卷积是什么意思？(代码片段)
目录卷积举个例子那么此时问：下午2点这个人体内还有什么食物？解决方法总结神经网络中的卷积像素、灰度值卷积操作思考卷积核作用平滑卷积垂直边界卷积核与水平边界卷积核卷积核在数学的运算卷积神经网络... 查看详情
卷积神经网络
...nel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组... 查看详情
一文看尽深度学习中的20种卷积（附源码整理和论文解读）
引言卷积，是卷积神经网络中最重要的组件之一。不同的卷积结构有着不一样的功能，但本质上都是用于提取特征。比如，在传统图像处理中，人们通过设定不同的算子来提取诸如边缘、水平、垂直等固定的特征... 查看详情
cnn（卷积神经网络）是啥？
在数字图像处理的时候我们用卷积来滤波是因为我们用的卷积模版在频域上确实是高通低通带通等等物理意义上的滤波器。然而在神经网络中，模版的参数是训练出来的，我认为是纯数学意义的东西，很难理解为在频域上还有什... 查看详情
iearch-卷积神经网络(代码片段)
...是“多层感知机（MLP）”，这一次的作业是“卷积神经网络（CNN）”。运算从原来的矩阵乘法变成了卷积，网络结构也更加复杂，所以这次的作业是允许使用框架的。这次作业的难点本质上是对于卷... 查看详情
卷积神经网络
...9eb44690cf71017ff0def71520534a4e5b3&scene=21#wechat_redirect1.什么是卷积在图像上滑动，取与卷积核大小相等的区域，逐像素做乘法然后相加 例如原始图像大小是5*5，卷积核大小是3*3。首先卷积核与原始图像左上角3*3对应位置... 查看详情
对于cnn中卷积的一些理解(代码片段)
...像的操作，相当于是对这些像素点的数值进行计算。卷积卷积层是要保留图像的空间特征。构建模型时，先想清楚输入的维度是什么，输出的维度是什么。卷积核通过下面的这个网络说明：卷积核的通道数与输入... 查看详情
对于cnn中卷积的一些理解(代码片段)
...像的操作，相当于是对这些像素点的数值进行计算。卷积卷积层是要保留图像的空间特征。构建模型时，先想清楚输入的维度是什么，输出的维度是什么。卷积核通过下面的这个网络说明：卷积核的通道数与输入... 查看详情