卷积过程的一个动态图很形象

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#卷积神经网络

博客主要介绍了卷积神经网络的卷积过程，卷积神经网络是信息技术领域重要技术，其卷积过程在图像识别等方面有重要应用。
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卷积神经网络的卷积过程：

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动画卷积：这是一个简单的 MATLAB 演示，用于动画卷积过程。-matlab开发
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图形卷积的动画这是一个简单的 MATLAB 演示，用于对卷积过程进行动画处理。 它旨在帮助学生形象地了解卷积的工作原理。 当这个脚本运行时，两个函数 f(t) 和 go(t) 被卷积，输出图形将显示动画图形卷积。
echeever/ConvolveGU​I:用于以图形方式演示卷积过程的 GUI。-matlab开发
05-30
"echeever/ConvolveGUI"是一个MATLAB开发的图形用户界面（GUI），它允许用户直观地理解和演示卷积过程。这个项目特别针对连续时间信号的卷积，对于学习和教学卷积概念提供了实用的工具。 卷积是两个函数的数学运算...
相关-21. 卷积的示意图（普通卷积，多通道卷积等）及Featur Map可视化
啷个哩个啷
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卷积动态图
冲冲冲
04-25 8086
图片来自网络
一文彻底搞懂卷积
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2301_76972702的博客
09-09 1182
卷积是图像处理和人工智能中的核心操作，它通过在图像上滑动小矩阵（卷积核）实现局部加权求和，从而提取不同特征：模糊可用于去噪，高斯核带来自然平滑，Sobel 等算子突出边缘，而在深度学习中，这些卷积核则能自动学习，从边缘到语义逐层提取特征，让机器真正“看懂”图像。想象一下：当我们看一张照片时，大脑并不会一次性处理所有像素，而是会先关注局部的细节，比如边缘、角点、纹理，然后再逐步组合这些局部信息，形成对整个画面的理解。换句话说，每移动一次 g，就会得到一个新的数值，从而形成整个卷积的结果。
卷积神经网络动态图
zeronose的博客
04-10 3604
看这个图，就明白了卷积神经网络是在做什么
RGB彩色图像的卷积过程（gif动图演示）
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02-22 9210
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/oMoDao1/article/details/83545144 在CNN中，滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）对局部输入数据进行卷积计算。每计算完一个数据窗口内的局部数据后，数据窗口不断平移滑动，直到计算完所有数据。这个过程中，有这么几个参数： 　　a.深度depth：神经元个数，决定输出的depth厚度。同时代表滤波器个数。...
深度学习：卷积操作示意图
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发现一个地址，提供一个交互式的可视化卷积示意图，能设置各种卷积参数，演示这些参数如何影响输入、权重和输出矩阵之间的形状和数据关系：Convolution Visualizer ...
卷积计算过程详解（含图示和代码）
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卷积是一种数学运算，通过两个函数f和g生成第三个函数，其本质是一种特殊的积分变换，表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分。卷积在泛函分析中扮演重要角色，可以被看作是“滑动平均”的推广。在信号处理和图像处理等领域，卷积常用于描述一个动态过程，用简单的数学形式描述过去作用对当前的影响。在卷积神经网络中，卷积层的实现方式实际上是数学中定义的互相关 （cross-correlation）运算，与数学分析中的卷积定义有所不同。
卷积的几何直观可视化：动态滑动叠加过程的4步形象理解法
”它们交叠的部分被逐点相乘，再累加成一个新的值——这个过程不是冷冰冰的数学操作，而是一场**函数之间的对话**。 今天，我们就用一种全新的方式来理解卷积：不靠死记硬背，也不堆砌公式，而是通
深度学习--训练一个简单的卷积神经网路
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写在前面，对于卷积神经网络，需要强调的是，卷积神经网络是在将数据输密集连接分类器网络（即 Dense 层的堆叠）前的一个数据变换网络，一次卷积操作是一种数据变换的形式，是一种将大数据量转化为小数据量的操作。（但是卷积神经网络是多次卷积操作，可能过滤器（filter）数量多，数据量可能会变多，但最终经过整个卷积网路的数据量是减小的。）卷积神经网络在计算机视觉任务上很成功。 一、卷积操作 1.一次卷积操作 一次卷积操作会将大数据量转化为小数据量，它是如何操作的呢，是如何将数据量变小的呢？ 先形象一点的说一下卷积
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本文件标题“动画卷积：这是一个简单的 MATLAB 演示，用于动画卷积过程”明确指出其目标是通过可视化手段帮助学习者直观地理解卷积操作的本质。而描述中进一步说明：“图形卷积的动画……旨在帮助学生形象地了解卷积...
卷积神经网络动图解释
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神经网络 卷积神经网络,卷积神经网络动画演示
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龚自珍（1792年8月22日－1841年9月26日），字璱人，号定庵。汉族，仁和（今浙江杭州）人。晚年居住昆山羽琌山馆，又号羽琌山民。清代思想家、诗人、文学家和改良主义的先驱者。龚自珍曾任内阁中书、宗人府主事和礼部主事等官职。主张革除弊政，抵制外国侵略，曾全力支持林则徐禁除鸦片。48岁辞官南归，次年卒于江苏丹阳云阳书院。他的诗文主张“更法”、“改图”，揭露清统治者的腐朽，洋溢着爱国热情，被柳亚子誉为“三百年来第一流”。
一文搞懂卷积网络之一（【动态图】从LeNet到GoogLeNet）
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理解经典卷积网络LeNet、AlexNet、VGG和GoogLeNet。致敬之余将他们最宝贝的零件拆下，DIY一个CNN网络。
动态卷积
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04-05 8645
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这是机器学习的元老，是对人脑神经元工作机制的模拟，每个神经元是一个计算单元，输入的数据与权重进行相乘、求和，再加上偏置，得到的数据再经过激活函数，将结果进行输出，见下图，多个神经元相互连接组成神经网络，具体就不展开说了。实际上，上面的卷积处理过程，都是在对图片进行特征提取，而最终要进行分类或预测就需要借助神经网络了，所以一般在卷积处理之后需要对数据进行压平（flatten）操作，使其变为1维的数据，便于送入神经网络的输入层。也有一些先验的卷积核，如下面的核，进行卷积之后，可以实现锐化和边缘提取的效果。
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由于无法直接展示图片文件，请参考以下文字描述构建池化过程的概念图： - 绘制一个矩形框表示原始特征图； - 将若干个小正方形覆盖在这个大矩形内部模拟滑动窗口移动路径； - 对应每一个子区域标注出被选取出来的...
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