Tensorflow–二維離散卷積 一.二維離散卷積的計算原理 二維離散卷積的計算原理同一維離散卷積的計算原理類似,也有三種卷積類型:full卷積,same卷積核valid卷積。通過3行3列的二維張量x和2行2列的二維張量K 1.full卷積 full卷積的計算過程如下:K ...
前面找到了tensorflow的一維卷積 池化函數,但是官方API太簡單,網上的例子也不多。 由於沒時間研究源碼,只能另尋他法了。 后面細細想來,tensorflow的二維卷積 池化函數,好像也能進行一維卷積 池化 也就是,利用對圖像矩陣進行卷積 池化的函數,把第一個維度設置成 。 這樣做確實可行,最簡單的代碼示例如下: ...
2018-04-05 10:40 0 1058 推薦指數:
Tensorflow–二維離散卷積 一.二維離散卷積的計算原理 二維離散卷積的計算原理同一維離散卷積的計算原理類似,也有三種卷積類型:full卷積,same卷積核valid卷積。通過3行3列的二維張量x和2行2列的二維張量K 1.full卷積 full卷積的計算過程如下:K ...
Tensorflow–一維離散卷積 一維離散卷積的運算是一種主要基於向量的計算方式 一.一維離散卷積的計算原理 一維離散卷積通常有三種卷積類型:full卷積,same卷積和valid卷積 1.full卷積 full卷積的計算過程如下:K沿着I順序移動,每移動一個固定 ...
在自然語言處理中,主要使用一維的卷積。 API inputs: 輸入數據,如(?, 80, 300) filters: 濾波器的個數 kernel_size: 卷積核的大小,指定一個維度即可,即卷積核的高。寬是數據的維度,自動匹配。 ...
介紹一維卷積的兩種計算方法: 1.h(n)序列倒置->位移->相乘->取和 舉例:x(n) = [4,3,2,1],h(n) = [3,2,1]。 h(n)倒置為h'(n)[1,2,3],逐漸從前向x(n)位移,直到h'(n)最后一個元素3與x(n)第一個元素4接觸 ...
介紹一維卷積的兩種計算方法: 1.h(n)序列倒置->位移->相乘->取和 舉例:x(n) = [4,3,2,1],h(n) = [3,2,1]。 h(n)倒置為h'(n)[1,2,3],逐漸從前向x(n)位移,直到h'(n)最后一個元素3與x(n)第一個元素4接觸 ...
前言 最近嘗試看TensorFlow中Slim模塊的代碼,看的比較郁悶,所以試着寫點小的代碼,動手驗證相關的操作,以增加直觀性。 卷積函數 slim模塊的conv2d函數,是二維卷積接口,順着源代碼可以看到最終調的TensorFlow接口是convolution,這個地方就進入C++層面 ...
CNN中的卷積核及TensorFlow中卷積的各種實現 聲明: 1. 我和每一個應該看這篇博文的人一樣,都是初學者,都是小菜鳥,我發布博文只是希望加深學習印象並與大家討論。 2. 我不確定的地方用了“應該”二字 首先,通俗說一下,CNN的存在是為了 ...
卷積操作對於高維(多個平面)的輸入,單個卷積核的深度應和輸入的深度(depth)保持一致: 維卷積運算執行完畢,得一個 2 維的平面。如果我們想要對三通道的 RGB 圖片進行卷積運算,那么其對應的濾波器組也同樣是三通道的。過程是將每個單通道(R,G,B)與對應的濾波器進行卷積運算求和,然后再 ...