或子類的方法中引用實例變量。 若引用尚未被初始化的實例變量的話，其值為nil。Ruby的實例變量無須 ...

卷積 Convolution 卷積核也稱為濾波器filter。濾波器大小為，其中為深度，和輸入feature map的channel數相同。每一層的filter數量和輸出channel數相同。輸入的每個channel和對應深度的卷結核進行卷積，然后加和，組成輸出的一個 ...

卷積操作是使用一個二維卷積核在在批處理的圖片中進行掃描，具體的操作是在每一張圖片上采用合適的窗口大小在圖片的每一個通道上進行掃描。 權衡因素：在不同的通道和不同的卷積核之間進行權衡 在tensorflow中的函數為例： conv2d: 任意的卷積核，能同時在不同的通道上面進行卷積操作 ...

卷積和反卷積在CNN中經常被用到，想要徹底搞懂並不是那么容易。本文主要分三個部分來講解卷積和反卷積，分別包括概念、工作過程、代碼示例，其中代碼實踐部分主結合TensorFlow框架來進行實踐。給大家介紹一個卷積過程的可視化工具，這個項目是github上面的一個開源項目 ...

卷積層尺寸的計算原理 輸入矩陣格式：四個維度，依次為：樣本數、圖像高度、圖像寬度、圖像通道數 輸出矩陣格式：與輸出矩陣的維度順序和含義 ...

之前一直以為卷積是二維的操作，而到今天才發現卷積其實是在volume上的卷積。比如輸入的數據是channels*height*width（3*10*10），我們定義一個核函數大小為3*3，則輸出是8*8。實際核函數的參數量是3*3*channels，在本例子中就是3*3*3。 舉例： 假設輸入 ...

卷積運算本質上就是在濾波器和輸入數據的局部區域間做點積，最直觀明了的方法就是用滑窗的方式，c++簡單實現如下: 直接用滑窗的方法計算卷積，效率比較低，因此一般把卷積操作轉換為矩陣乘法。這樣可以高效的利用優化之后的矩陣乘法，具體可以參考Caffe中 ...

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的存在是為了解決兩個主要問題： 1. 權值太多。這個隨便一篇博文都能解釋 2. 語義理解。全連接網絡結構處理 ...