CNN 入门讲解：图片在卷积神经网络中是怎么变化的（前向传播）

最新推荐文章于 2025-07-15 09:44:53 发布
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分类专栏： 特征，人工智能 人工智能，机器学习，信息熵 卷积神经网络 卷积 深度学习 人工智能 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bobo_jiang/article/details/79444482
本文通过代码实例，详细解释了图片在卷积神经网络（CNN）中经过卷积层、采样层和激活函数的前向传播过程。介绍了如何观察和理解特征图的变化，包括ReLu、MaxPooling等操作对图像的影响。

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CNN 入门讲解：图片在卷积神经网络中是怎么变化的（前向传播）


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卷积神经网络（CNN）入门讲解​zhuanlan.zhihu.com图标


为了看懂这一期，请你先看：

  • CNN入门讲解：如何理解卷积神经网络的结构
蒋竺波：CNN入门讲解：如何理解卷积神经网络的结构​zhuanlan.zhihu.com图标
  • CNN入门讲解：什么是卷积
蒋竺波：CNN 入门讲解：什么是卷积​zhuanlan.zhihu.com图标
  • CNN入门讲解：卷积层是如何提取特征
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卷积神经网络 (CNN) 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 卷积神经网络（Convol
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【深度学习】6-卷积过程中数据的结构变化
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图机器学习（7）——图神经网络 (Graph Neural Network, GNN)
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图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 是一类专门处理图结构数据的深度学习方法。这类方法也被称为几何深度学习 (geometric deep learning)，在社交网络分析、计算机图形学等众多领域正受到日益广泛的关注。在本节中，我们介绍了 GNN 的核心原理，将卷积等经典深度学习范式拓展至非欧几里得图空间，实现了局部结构与全局特征的层次化提取。
卷积神经网络--图像卷积与反卷积（后卷积，转置卷积）
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1.前言 传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。 对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数）在卷积前要翻转180度 图一 对于离散卷积，f的大小是n1，g的大小是n2，卷积后的大小是n1+n2-1 2.图像卷积 图二 同样地，卷积的时候需要对卷积核进行180的.
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论文阅读笔记：图卷积网络
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深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
深度学习入门：卷积神经网络CNN详解
"卷积神经网络入门介绍展示PPT，深度学习领域的重要组成部分CNN，适合小组展示和课堂研讨，包含图像处理、视频分析和自然语言处理等多个应用领域的讲解，以及解决传统多层感知机（MLP）面临的问题，如维数灾难和空间...
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今天分析一下前向传播的整个过程。 在训练之前，先解决昨天的一个疑问，我们输入的句子经过预处理后，变成了32∗3232 * 3232∗32的id矩阵，而导入的模型里面的隐藏单元是768，也就是说输入的维度应该是768，那么这32∗3232 * 3232∗32的矩阵是如何变成768维的呢？ 矩阵里存放的每个id值都对应着一个字，而这些字应该都有对应的embedding，而word embedding的shape是18018∗76818018 * 76818018∗768，词汇表里正好有18018行，可以确定一
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Dadong的小世界
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对于CNN中卷积的一些理解
番茄炒蛋三分糖
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你好，明天，，的博客
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当前，深度学习已经应用到很多领域：无人驾驶汽车，黑科技以及图像分类等等，这些前沿的科技也面临许多挑战，如无人驾驶汽车需要进行物体的检测、行人的检测、标志的识别以及速度识别等等；图像分类已经成为一项重要技术，它是计算机视觉的核心任务，其困难之处在于图像中物体形状的改变、部分遮蔽以及背景的混入等等。让机器学习人类模拟人类大脑的思考过程，需要进行大量的实验研究才能正式投入运行，即将大量的数据分为训练集、验证集以及测试集。 深度学习的过程可以分为前向传播和反向传播两个过程，前向传播。 简单来说，前向传播过程就是
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TensorFlow学习记录：目标检测算法YOLO V3前向传播
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YOLO模型是目标检测领域的经典模型，目前已经发展到V3版本。经过一周的学习，已经基本掌握了对YOLO V3前向传播的理解。下面分享一下YOLO V3的前向传播流程。 1.YOLO V3模型的结构与样本 YOLO V3模型属于监督式训练模型。该模型所使用的样本需要包含两部分的标注信息。 物体的位置坐标（矩形框） 物体所属的类别 将样本中的图片作为输入，将图片上的物体类别及位置坐标作为标签，对模...
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工欲善其事必先利其器，先要了解RCNN的大家庭方能彻底搞清楚Faster-RCNN的机制。 一、RCNN大家庭论文介绍 要想充分理解Faster-RCNN，推荐阅读paper的顺序为1->2->3。 1、Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 个人感觉本文写作思路就是作者先将CNN提取特征与传统的SIFT、HOG特征提取算法进行对比，引出后面要提出的RCNN这个网络就
iOS/Android移动端开发:如何让静态照片流动起来（图片变动图视频）
chengzi_xp的专栏
08-18 1684
让静态照片流动起来，使照片变成动态视频。包括但不限于流动的云，滚动的海面，舞动的旗帜，飘动的烟雾，魔幻的头发。只需一张照片，就能编辑成具有震撼效果的视频。 iOS SDK与 示例下载 https://github.com/chencheng0305/FlowPhoto-iOS Android SDK与 示例下载 https://github.com/chencheng0305/FlowPhoto-Android App https://apps.apple.com/cn/app/flow-pho
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