”卷积“ 的搜索结果

     读本科期间,信号与系统里面经常讲到卷积(convolution),自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理,里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习,更有专门的...

     不同的卷积结构有着不一样的功能,但本质上都是用于提取特征卷积核也是一个二维矩阵,当然这个二维矩阵要比输入图像的二维矩阵要小或相等,卷积核通过在输入图像的二维矩阵上不停的移动,每一次移动都进行一次乘积的...

     多输出的卷积核:每个单输出的卷积核stack而成(升一维)。如果每个单输入单输出卷积核是2x2,有2个输入,则多输入单输出卷积核K形状为2*2*2.此时如果有3个输出通道,则上述卷积核得有3个,再升一维。多输入多输出...

     笔者在进行卷积神经网络入门的时候花了很多功夫,理解的也不够透彻,基础不牢,地动山摇,在查阅了很多资料后,发现了大佬up“王木头学科学”讲的卷积神经网络的理解,茅塞顿开,故此总结了一份王老师的视频笔记,供...

     在神经网络中卷积是最常见的操作,通常情况下它应用在神经网络的Input层后面,所以我们多数情况下称这一层为卷积层或隐藏层,这里提一句什么是隐藏层,在神经网络中有输入层和输出层,这两层对于外界是可见的,并且...

     卷积神经网络与传统多层神经网络对比传统多层神经网络只是输入层、隐藏层、输出层,其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确理论推导说明到底多少层合适卷积神经网络,在原来多层的基础上加入更加有效的特征学习部分...

     卷积神经网络是最具代表性的深度学习算法之一,目前已经被大范围的应用与计算机视觉等领域,并且取得了众多突破性的进展,在学习卷积神经网络之前,我们需要学习图像卷积运算。图像卷积运算是一种图像处理算法。通过...

     卷积和反卷积在CNN中经常被用到,想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积,分别包括概念、工作过程、代码示例,其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积...

     而在卷积神经网络中,仅需要随机初始化一个固定卷积核大小的滤波器,并通过诸如反向传播的技术来实现卷积核参数的自动更新即可。其中,浅层的滤波器对诸如点、线、面等底层特征比较敏感,深层的滤波器则可以用于提取...

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