卷積神經網絡（CNN）之一維卷積、二維卷積、三維卷積詳解
由於計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為14×14">14×1414×14，過濾器大小為5× ...
原文：[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡4.11一維和三維卷積
. 特殊應用:人臉識別和神經網絡風格轉換 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習 吳恩達老師課程原地址 . 一維和三維卷積 二維和一維卷積 對於 D卷積來說，假設原始圖像為 的三通道圖像，使用 個 的卷積核 其中 表示通道數，一般只關注感受野的大小，而卷積核的深度大小與輸入的通道數相同 進行卷積，則得到大小為 大小的特征圖。 對於 D卷積而言，假設原始圖像為 的單通道灰度圖像，使用 個 的卷積核 因 ...
2018-08-18 21:38 0 1501 推薦指數：
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CNN神經網絡之一維卷積、二維卷積詳解
作者：凌逆戰 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看這兩個函數之前，我們需要先了解一維卷積(conv1d)和二維卷積(conv2d)，二維卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向進行滑動窗口操作，對應 ...
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一維卷積只在一個維度上進行卷積操作，而二維卷積會在二個維度上同時進行卷積操作。 轉載自：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一維卷積：tf.layers.conv1d() 一維卷積常用於序列數據，如自然語言處理領域 ...
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4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.6多通道卷積 原理 對於一個多通道的卷積操作，可以將卷積核設置為一個立方體，則其從左上角開始向右移動然后向下移動，這里設置Padding模式為VALID，步長為1. 注意 ...
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卷積神經網絡（CNN）是深度學習中常用的網絡架構，在智能語音中也不例外，比如語音識別。語音中是按幀來處理的，每一幀處理完就得到了相對應的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常處理完一幀得到的是一個39維的MFCC特征向量。假設一段語音有N幀，處理完這段語音后得到的是一個39行N列（行表示特征 ...
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image 表示。 4.7深度卷積神經網絡在學什么What are deep ConvNets ...