為 -使用矩陣進行卷積操作，計算量： 卷積就變成了矩陣乘 ...

代碼： 結果： ...

如何實現高速卷積？深度學習庫使用了這些「黑魔法」 使用深度學習庫可以大幅加速CNN模型運行，那么這些庫中的哪些具體的做法實現了這種高速度和高性能呢？佐治亞理工學院計算機科學碩士研究生Manas Sahni在自己的電腦上試驗了多種方法的策略，深入剖析高速卷積的實現 ...

https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md 基本上包括了所有卷積，例如普通卷積、反卷積，考慮padding，stride，dilation的卷積 ...

實例Mnist 卷積操作 維度計算 ...

在前3篇博客介紹完pytorch的基礎知識之后，我這里我們接着介紹簡單網絡的搭建，詳述卷積操作，最后根據卷積操作搭建 神經網絡的卷積層。 1. nn.Module的簡單使用 官方幫助文檔 首先，我們還是要從幫助文檔看起，進入 pytorch 官網，查看 Pytorch ...

卷積 什么是二維卷積呢？看下面一張圖就一目了然： 卷積就是循環對圖像跟一個核逐個元素相乘再求和得到另外一副圖像的操作，比如結果圖中第一個元素5是怎么算的呢？原圖中3×3的區域與3×3的核逐個元素相乘再相加： 5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后 ...

上期我們講解了卷積神經網絡的基本結構，相信你們已經有一個大概的概念了，這期具體講解卷積神經網絡中最基本組成部分-卷積操作，使用邊緣檢測做為入門樣例，接下來讓你們看到卷積是如何進行運算的。 人臉檢測 神經網絡的前幾層只能檢測邊緣邊緣，比如：人臉的鼻子旁邊的垂直線，后面的幾層 ...