CNN卷积前后向推导

最新推荐文章于 2025-04-19 17:05:47 发布
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分类专栏： cnn 文章标签： cnn 算法推导
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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。

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二维卷积定义： f ( s , t ) = x ( u , v ) ∗ y ( u , v ) = ∑ i = 0 m − 1 ∑ i = 0 n − 1 x ( 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=0

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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 1568
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
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。
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 5811
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.
卷积神经网络（CNN）详解
最新发布
zdx2585503940的博客
04-19 5055
卷积神经网络是多层感知机 (MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun（杨立昆）于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化；另一方面降低了模型的复杂度、减小了过拟合 的风险。当网络的输入为图像时，这些优点将表现地更加明显。2006年，
卷积神经网络CNN的前向和后向传播（二）
weixin_41665225的博客
11-18 1760
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)前向传播算法
lcczzu的专栏
05-27 370
------------------------------------------------------------------ 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 9915
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 2797
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 3万+
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 1191
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 2052
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...
CNN中卷积核与卷积运算的前向推导与推导过程
weixin_49805250的博客
10-29 910
@CNN中卷积核与卷积运算的前向推导与推导过程 作者：技术烧 链接：https://www.jianshu.com/p/daaaeb718aed 来源：简书 CNN神经网络算法是常用的模式识别算法，该算法通过卷积运算将图片特征存储到多个卷积核中，卷积核通过算法的反向传输一步步逼近于图片特征，最常用的反向传导方法是BP反向传导方法，采用最速下降法，将结果误差传递到每一个过程参数中，对于该方法在后面会做专门的介绍，本文主要介绍CNN神经网络中卷积步骤的前向与反向传导过程。 为何会专门开这个题目来讨论，因为在很多
卷积神经网络CNN的前向和后向传播（一）
weixin_41665225的博客
11-18 1万+
卷积神经网络CNN的前向和后向传播卷积运算与相关的区别卷积运算的正向和反向传播 原文Forward And Backpropagation in Convolutional Neural Network地址：https://medium.com/@2017csm1006/forward-and-backpropagation-in-convolutional-neural-network-4dfa...
二维CNN卷积正向与反向推导详解
标题："cnn卷积前后推导" 描述：这篇文章详细介绍了卷积神经网络（CNN）的卷积操作的正向传播和反向传播过程，对于理解和学习CNN的内部工作机制具有重要的指导意义。首先，它以直观的图形和文字相结合的方式解释了...
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