为 -使用矩阵进行卷积操作，计算量： 卷积就变成了矩阵乘 ...

代码： 结果： ...

如何实现高速卷积？深度学习库使用了这些「黑魔法」 使用深度学习库可以大幅加速CNN模型运行，那么这些库中的哪些具体的做法实现了这种高速度和高性能呢？佐治亚理工学院计算机科学硕士研究生Manas Sahni在自己的电脑上试验了多种方法的策略，深入剖析高速卷积的实现 ...

https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md 基本上包括了所有卷积，例如普通卷积、反卷积，考虑padding，stride，dilation的卷积 ...

实例Mnist 卷积操作 维度计算 ...

在前3篇博客介绍完pytorch的基础知识之后，我这里我们接着介绍简单网络的搭建，详述卷积操作，最后根据卷积操作搭建 神经网络的卷积层。 1. nn.Module的简单使用 官方帮助文档 首先，我们还是要从帮助文档看起，进入 pytorch 官网，查看 Pytorch ...

卷积 什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加： 5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后 ...

上期我们讲解了卷积神经网络的基本结构，相信你们已经有一个大概的概念了，这期具体讲解卷积神经网络中最基本组成部分-卷积操作，使用边缘检测做为入门样例，接下来让你们看到卷积是如何进行运算的。 人脸检测 神经网络的前几层只能检测边缘边缘，比如：人脸的鼻子旁边的垂直线，后面的几层 ...