為什么要使用卷積呢？ 　　在傳統的神經網絡中，比如多層感知機（MLP），其輸入通常是一個特征向量，需要人工設計特征，然后將這些特征計算的值組成特征向量，在過去幾十年的經驗來看，人工找到的特征並不是怎么好用，有時多了，有時少了，有時選擇的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里面）。這就 ...

構建了最簡單的網絡之后，是時候再加上卷積和池化了。這篇，雖然我還沒開始構思，但我知道，一 ...

我們可以通過卷積和池化等技術可以將圖像進行降維，因此，一些研究人員也想辦法恢復原分辨率大小的圖像，特別是在語義分割領域應用很成熟。通過對一些資料的學習，簡單的整理下三種恢復方法，並進行對比。 1、上采樣（Upsampling）[沒有學習過程] 在FCN、U-net等網絡結構中，涉及到了上采樣 ...

反卷積、上采樣、上池化圖示理解，如上所示。 目前使用得最多的deconvolution有2種。 方法1：full卷積， 完整的卷積可以使得原來的定義域變大 上圖中藍色為原圖像，白色為對應卷積所增加的padding，通常全部為0，綠色是卷積后圖片。卷積的滑動是從卷積核右下角與圖片左上角重疊 ...

轉載：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32 ...

卷積神經網絡是在BP神經網絡的改進，與BP類似，都采用了前向傳播計算輸出值，反向傳播調整權重和偏置；CNN與標准的BP最大的不同是：CNN中相鄰層之間的神經單元並不是全連接，而是部分連接，也就是某個神經單元的感知區域來自於上層的部分神經單元，而不是像BP那樣與所有的神經單元相連接。CNN ...

1、卷基層（Convolution） 關於卷積層我們先來看什么叫卷積操作： 下圖較大網格表示一幅圖片，有顏色填充的網格表示一個卷積核，卷積核的大小為3*3。假設我們做步長為1的卷積操作，表示卷積核每次向右移動一個像素（當移動到邊界時回到最左端並向下移動一個單位）。卷積核每個單元內有權重，下圖 ...

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