【神经网络与深度学习】卷积与反卷积
1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为 I （ 4×4 ），卷积核为 K （ 3×3 ），输出矩阵 ...
原文：深度学习（二）神经网络中的卷积和反卷积原理
原文作者：aircraft 原文地址：https: www.cnblogs.com DOMLX p .html 深度学习教程目录如下，还在继续更新完善中 深度学习系列教程目录 一.卷积 在深度学习的过程中，很多神经网络都会用到各种卷积核来进行操作，那么我们就简单讲一下卷积的原理和实现过程。 那么卷积在神经网络中的作用是什么呢 一开始的传统神经网络是没有卷积层的，都是隐藏层加生全连接层的结构，这样在 ...
2018-09-03 16:53 0 5040 推荐指数：
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1.卷积操作实质： 输入图像（input volume），在深度方向上由很多slice组成，对于其中一个slice，可以对应很多神经元，神经元的weight表现为卷积核的形式，即一个方形的滤波器（filter）（如3X3），这些神经元各自分别对应图像中的某一个局部区域（local ...
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