CNN卷积前后向推导

最新推荐文章于 2025-10-20 09:00:00 发布
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#cnn #算法推导

本文详细介绍了二维卷积的定义，以及CNN的正向传播过程，包括输入图片与多组卷积核的卷积操作，最后转化为SGEMM加速。在反向传播部分，探讨了偏置梯度、卷积核梯度及输入数据误差的计算方法，通过SGEMM展开和相关运算来解释这些步骤。

二维卷积定义：f(s,t)=x(u,v)∗y(u,v)=∑i=0m−1∑i=0n−1x(u,v)⋅y(s−u,t−v),m、n为x矩阵的行列数f(s,t) = x(u,v)*y(u,v)=\sum_{i=0}^{m-1}\sum_{i=0}^{n-1} x(u,v) \cdot y(s-u,t-v)\text , \quad m、n为x矩阵的行列数f(s,t)=x(u,v)∗y(u,v)=∑i=0m−1​∑i=0

最低0.47元/天 解锁文章
卷积神经网络前向、反向传播公式推导
qq_38798425的博客
02-01 4744
最近看了两篇关于FPGA做训练的文章，发现在FPGA做训练很少有人做，就觉得肯定是哪里有问题导致大家不愿意做训练，于是研究了一下CNN的反向传播。但是发现网上的blog大多只是简单的从理论角度推导了一下最基本的情况（以及互相抄袭互相转载），并没有考虑到大多数情况，所以这里除了把一些大家都讲烂了的基本情况抄袭一遍之外，增加一些比较有趣的问题。 这里按照AlexNet结构的CNN模型，先讲解前向传播再反推反向传播。Pytorch官网给出的AlexNet结构如下： Conv2d(3, 64, kernel_siz
干货 | 深度学习之卷积神经网络（CNN）的前向传播算法详解
机器学习算法与Python学习
11-18 1万+
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构）中，我们对CNN的模型结构做了总结，这里我们就在CNN的模型基础上，看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。 深度学习系列 深度学习之DNN与
Deep Learning：CNN卷积神经网络推导和实现
01-24
这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。
CNN各层详解：卷积层、池化层和全连接层
最新发布
m0_64132509的博客
10-20 1388
展平是将多维特征图转换为一维向量的过程，以便输入到全连接层。卷积层：输出尺寸由输入尺寸、卷积核、步幅和填充共同决定池化层：输出尺寸由输入尺寸、池化窗口和步幅决定，通道数不变展平操作：将多维特征图转换为一维向量，保持批量维度公式记忆：记住基本的尺寸计算公式，理解滑动窗口原理对于更加基础内容的介绍，参考以下两篇文章CNN基础知识——卷积（Convolution）、填充（Padding）、步长(Stride)CNN卷积神经网络中的stride、padding、channel以及特征图尺寸的计算。
机器学习（十三）卷积神经网络(CNN)详细公式推导
qq_45800507的博客
11-19 6521
CNN 是为了识别二维形状而特殊设计的多层感知器, 对二维形状的缩放, 倾斜或其它形式的变形具有高度不变性. 每一个神经元从上一层的局部区域得到输入, 这迫使神经元提取局部特征. 一旦一个特征被提取出来, 它相对于其它特征的位置被近似保留下来, 而忽略掉精确的位置. 每个卷积层后面跟着一个池化, 使得特征图的分辨率降低, 而有利于降低对二维图形的平移或其他形式的敏感度.
前向传播和反向传播_卷积神经网络(CNN)反向传播算法推导
weixin_39636333的博客
11-20 1614
在之前的文章中我介绍了多层感知机反向传播的数学推导，主要是用数学公式来进行表示的，在全连接神经网络中，它们并不复杂，即使是纯数学公式也比较好理解。而卷积神经网络相对比较复杂，在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。南柯一梦宁沉沦：神经网络中反向传播算法数学推导​zhuanlan.zhihu.com首先我给大家介绍一下我分析delta误差反向传播过程的简单方法，如...
cnn卷积前后推导
11-30
CNN卷积前后推导是深度学习中卷积神经网络（CNN）的基础概念和计算过程的详细解释。卷积神经网络是一种被广泛应用于图像识别、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的深度学习模型，其主要特点在于其能够自动地、高效...
Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现 - zouxy09的专栏 - 博客频道 - 优快云1
08-04
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种在深度学习领域广泛应用的模型，尤其在计算机视觉任务中表现出色。CNN的特点在于其利用卷积层和池化层来提取和学习图像的局部特征，有效地减少了参数数量，...
卷积神经网络CNN理论推导-推导公式清楚明了
05-23
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域。CNN的主要特点是利用卷积层和池化层来提取特征，并通过反向传播算法进行参数更新。以下是对卷积神经网络理论推导的...
卷积神经网络CNN的前向和后向传播（二）
weixin_41665225的博客
11-18 1776
本文在卷积神经网络CNN的前向和后向传播（一）的基础上做一些扩展，本篇没有公式，只有图。 考虑一个稍大一点的输入 XXX 和 FFF， X=[X11X12X13X14X15X16X17X18X21X22X23X24X25X26X27X28X31X32X33X34X35X36X37X38X41X42X43X44X45X46X47X48X51X52X53X54X55X56X57X58X61X62X63...
CNN公式推导
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小村长技术blog
06-20 4万+
CNN公式推导 1 前言          在看此blog之前，请确保已经看懂我的前两篇blog【深度学习笔记1(卷积神经网络)】和【BP算法与公式推导】。并且已经看过文献[1]的论文【Notes on Convolutional Neural Networks】。因为本文就是讲解文献[1]论文前部分公式的推导过程这里有一个假设，或许公式是错误的，如有好的理解请留言>。 2 CNN公式推导
卷积定理专项证明 （内含推导过程）
09-15
一个4页的小ppt.只为证明一条卷积定理而存在。精简。专项资料
卷积神经网络(CNN)前向传播算法
lcczzu的专栏
05-27 380
------------------------------------------------------------------ 原文：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6489633.html
卷积由来及公式推导
weixin_42385095的博客
10-08 1万+
讲解卷积，先介绍常用的基本信号，再讲解卷积的由来和推导 ##1.常用的基本信号 ###1.1单位阶跃信号 ###1.3矩形脉冲信号 ###1.3单位冲激信号 ##2.卷积的由来及推导 2.1 假设输入单位冲激信号（1,1），系统的响应为如（2，1）所示；因为系统是LTI（线性时不变系统），输入信号（2,1）则会输出图（2,2）所示；同理得剩下的对应图。 2.2 假如知道输入单位冲激信号δ（t）...
卷积运算规则推导
piao3956的博客
03-06 1万+
一 目的： 通过卷积公式推导出其离散信号的运算规则（一维数字信号，二维图像信号），了解算法在离散信号中的实现，为实现前人的研究成果或者阅读研究论文做准备。 二 卷积定义： 三 运算步骤分解： 1. 卷积分两部分运算，fg信号的乘法以及后续积分，不同于常规的函数，原信号fτ只能通过采样得知其值域adc和定义域t，而无法知道函数原型，也就是说fτ一般是隐函数,且。...
卷积层back propagation公式的推导
u012702874的专栏
03-20 2815
f是激活函数，a是激活函数的输入，z是激活函数的输出，W是滤波器系数，b是偏置 显然有： （1） （2） k是滤波器输出通道数，c时输入的feature map通道数（输入通道数），i，j，s，t都是二位坐标的index 每一层输出（未通过激活函数前）处的反向传播误差： （3） 首先推导反向传播误差的递推公式 （4） 注意： a)（
卷积的理解、卷积公式的推导以及计算
主要分享学习中的知识和遇到的问题
02-26 4万+
卷积)是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学运算，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。（源于：百度百科）卷积是一种数学运算。既然卷积是一种数学运算，那么肯定有公式吧。我以信号与系统里的卷积公式来解释。连续LTI系统下的卷积公式为：离散LTI系统下的卷积公式为：看到这里依然云里雾里的，接下来我们一步步解释。LTI系统也叫线性时不变系统。
卷积输出大小公式推导（图解，看不懂退钱）
qq_40491305的博客
06-06 1267
卷积输出大小公式推导 见图
卷积神经网络-全面图解-带你了解前向后向传播的所有细节(文末代码)
Willen_的博客
12-06 2099
卷积神经网络-全面图解-带你了解前向后向传播的所有细节 综述 本文将会从基础的前馈神经网络入手，通过bp神经网络，引出卷积神经网络，并把专门的重点放在如何理解和实现卷积神经网络的卷积层、下采样层、全连接层、以及最终的softmax的反向传播的理解。最后实现基于python的车标识别6分类网络 （代码:实现了卷积、全连接、下采样等等前向、反向传播，将6类车标作为输入进行模型训练，不过是CPU...
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