原文:向量的卷積(convolution)運算

一 向量的卷積運算 給定兩個n維向量 a , a , ..., an T, b , b , ..., bn T,則 與 的卷積運算定義為: c , c , ..., c n T,其中 事實上, 卷積 的含義從矩陣 T的表示即可以看出:不難發現,ck即為第k列副對角線元素之和。形象地講,對 與 作卷積,就像是將由 與 的元素形成的下述矩陣 面 沿副對角線方向卷了起來得到的 一束 向量。 卷積的蠻力算 ...

2019-01-24 20:48 0 4959 推薦指數:

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什么是卷積convolution

定義 卷積是兩個變量在某范圍內相乘后求和的結果。如果卷積的變量是序列x(n)和h(n),則卷積的結果 , 其中星號*表示卷積。 當時序n=0時,序列h(-i)是h(i)的時序i取反的結果;時序取反使得h(i)以縱軸為中心翻轉180度,所以這種相乘后 ...

Fri Mar 31 23:52:00 CST 2017 0 2547
Convolution Layer:卷積

1. 卷積層(Convolution Layer):由若干個卷積核f(filter)和偏移值b組成,(這里的卷積核相當於權值矩陣),卷積核與輸入圖片進行點積和累加可以得到一張feature map。 卷積層的特征: (1)網絡局部連接:卷積核每一次僅作用於圖片的局部 (2)卷積核權值共享 ...

Thu Jan 30 11:24:00 CST 2020 0 6274
卷積(Transposed Convolution

卷積的具體計算步驟 令圖像為 卷積核為 case 1 如果要使輸出的尺寸是 5x5,步數 stride=2 ,tensorflow 中的命令為: 當執行 transpose_conv 命令時,tensorflow 會先計算卷積類型、輸入尺寸 ...

Wed Dec 04 21:53:00 CST 2019 0 365
Group Convolution卷積

思路按照常規卷積到組卷積來。 常規卷積: 如果輸入feature map尺寸為C∗H∗W C*H*WC∗H∗W,卷積核有N NN個,輸出feature map與卷積核的數量相同也是N NN,每個卷積核的尺寸為C∗K∗K C*K*KC∗K∗K,N NN個卷積核的總參數量為N∗C∗K∗K N*C ...

Mon Aug 26 01:04:00 CST 2019 0 894
各種卷積類型Convolution

從最開始的卷積層,發展至今,卷積已不再是當初的卷積,而是一個研究方向。在反卷積這篇博客中,介紹了一些常見的卷積的關系,本篇博客就是要梳理這些有趣的卷積結構。 閱讀本篇博客之前,建議將這篇博客結合在一起閱讀,想必會有更深的理解。另外,不管是什么類型的卷積,我們都把它理解成一種運算操作 ...

Tue Apr 24 21:21:00 CST 2018 0 9693
膨脹卷積-空洞卷積-Dilated Convolution

膨脹卷積,也叫空洞卷積,Dilated Convolution,也有叫 擴張卷積; 空洞卷積 是 2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的,本身用在圖像分割領域,被deepmind拿來應用到語音 ...

Wed Apr 13 17:34:00 CST 2022 0 1844
 
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