作者：szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\)，过滤器大小为\(5\times 5\)，二者 ...

作者：凌逆战 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看这两个函数之前，我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d)，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作，对应 ...

一维卷积只在一个维度上进行卷积操作，而二维卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。 转载自：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一维卷积：tf.layers.conv1d() 一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域 ...

一、前言 1、空间不变性：我们使用的无论哪种方法都应该和物体的位置无关 局部性：神经网络的底层应该只探索输入图像中的局部区域，而不考虑图像远处区域的内容，这就是“局部性”原则 平移不变性：不管出现在图像中的哪个位置，神经网络的底层应该对相同的图像区域做类似的相应 2、卷积 ...

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 4.11一维和三维卷积 二维和一维卷积 对于2D卷积来说，假设原始图像为\(14*14*3\)的三通道图像，使用32个\(5*5*3\)的卷积核(其中3表示通道 ...

卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的网络架构，在智能语音中也不例外，比如语音识别。语音中是按帧来处理的，每一帧处理完就得到了相对应的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧，处理完这段语音后得到的是一个39行N列（行表示特征 ...

1 边缘检测（Edge detection） 卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分，看一个例子，这是一个 6×6 的灰度图像，因为是灰度图像，所以它是 6×6×1 的矩阵，而不是 6×6×3 的，因为没有 RGB 三通道，为了检测图像中的垂直边缘，可以构造一个 3×3矩阵，像这样，它被 ...

三维卷积（Convolutions over volumes） 假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3，这里的 3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个 6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来 ...