为什么要使用卷积呢？ 　　在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人工找到的特征并不是怎么好用，有时多了，有时少了，有时选择的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里面）。这就 ...

构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一 ...

我们可以通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。通过对一些资料的学习，简单的整理下三种恢复方法，并进行对比。 1、上采样（Upsampling）[没有学习过程] 在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样 ...

反卷积、上采样、上池化图示理解，如上所示。 目前使用得最多的deconvolution有2种。 方法1：full卷积， 完整的卷积可以使得原来的定义域变大 上图中蓝色为原图像，白色为对应卷积所增加的padding，通常全部为0，绿色是卷积后图片。卷积的滑动是从卷积核右下角与图片左上角重叠 ...

转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32 ...

卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN ...

1、卷基层（Convolution） 关于卷积层我们先来看什么叫卷积操作： 下图较大网格表示一幅图片，有颜色填充的网格表示一个卷积核，卷积核的大小为3*3。假设我们做步长为1的卷积操作，表示卷积核每次向右移动一个像素（当移动到边界时回到最左端并向下移动一个单位）。卷积核每个单元内有权重，下图 ...

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