卷积入门学习示意图

最新推荐文章于 2025-10-10 11:15:03 发布
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#卷积

这篇资源集合包含了关于卷积神经网络的深入理解，包括卷积的数学运算、在线可视化工具、多通道卷积的解释、手写数据集的在线练习以及模型的在线实验平台。此外，还有线性分类损失函数的演示和转置卷积的解析，是学习和探索深度学习的宝贵资料。
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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
12-14 6738
0. 普通卷积动图 图源自：Types of Convolution(Translation) 图自：Intuitively Understanding Convolutions for Deep Learning 图自：github-vdumoulin/conv_arithmetic 这里还有很多其他类似的图，上图是padding取1（kernel-2p=1），步幅取偶数（取了2）的情况 图自：Convolutional layer 图自：CNN Image Classification
卷积核与输入图片的运算详解（深度学习入门deepsleep）
helloworld
04-24 491
关于图片在卷积核上进行具体如何进行运算，以及卷积核通道与输入图片通道数、输出图片通道数是如何对应的，大多数人并未有一个明确的认知。
使用 Visio 绘制卷积示意图
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卷积操作是深度学习网络的基石，说到神经网络模型设计就免不了提起卷积。要想解释清楚卷积的原理，卷积操作的示意图就必不可少，那么如何能够快速绘制卷积示意图呢？ 1. 卷积示意图分析 下图是百度飞桨讲解卷积定义的一个示例，输入图片、输出图片还有卷积核都用网格进行表示 讲述卷积操作时，卷积核网格里填入了数字，用来表示卷积核权重。输入图片网格中也写上了数字，用来表示图片特征值。 卷积的过程就是：将卷积核大小的窗口覆盖到特征图上，逐渐滑动的过程。为了突出这一过程，被覆盖区域都被涂上了颜色，如图 (a) 中的红色。
卷积计算过程详解（含图示和代码）
追风落叶乔木生
05-29 7665
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。
小杰深度学习（eight）——卷积神经网络——多通道卷积与偏置过程
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2501_92101354的博客
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千峰笋石千株玉，万树松萝万朵银。
图解各种卷积
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08-27 3067
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！本文分享自华为云社区《神经网络常用卷积总结》，原文作者：fdafadhttps://bbs.huaweicloud.c...
卷积图解_一篇文章搞懂卷积
weixin_30224993的博客
01-13 6859
本文从一名工程师的角度讲解了数字图像处理领域的重要概念——卷积。本文力求使用最少的数学公式将卷积的物理含义以及计算方法讲解清楚。其中第四节和第五节图解卷积过程，第六节给出了卷积的代码实现。相信工程师朋友们可以通过这一篇文章轻松理解卷积。（一）线性时不变系统 如果一个系统具备齐次性，可加性和时不变性，则该系统为线性时不变系统。 齐次性：如果一个系统对输入信...
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Visio画的卷积神经网络结构图模板
08-24
通过编辑和自定义模板，用户可以根据实际项目需求构建出具有针对性的CNN模型示意图。 总之，这个Visio画的卷积神经网络结构图模板是深度学习爱好者和从业者的一个实用工具，它简化了复杂网络结构的可视化过程，促进...
卷积运算过程示意图
04-28
下图为典型的单通道二维卷积示意图： ![Convolution Operation](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/6a/Conv_layer.gif) 在这个动画中可以看到，一个小的卷积核在整个输入图像上滑动，逐步完成局部...
卷积、反卷积和空洞卷积的图片示意
yuanlulu的博客
02-22 6618
github上有一个项目用于演示各种卷积的动态过程：https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic 下图是卷积操作： 下图是转置卷积（反卷积）： 空洞卷积（扩张卷积）： 空洞卷积也有自己的缺点，需要设计一些精巧的组合来保证视野域能覆盖的比较紧密。具体参考下面的讨论： 知乎讨论《如何理解空洞卷积（dilated convolution）？》：https...
图形卷积相关
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一开始听到这个名词的时候觉得是个特别遥远的数学名词，后来理解发现当我还不知道它的时候我已经在用了，其实说来也简单，在采样某个像素的贴图时，将当前像素与周围像素按照一定比例叠加到一起，最终就得到一个新的像素颜色，最简单的用途就是模糊了。开个坑记录一下，我用到或知道的一些卷积核 高斯模糊 首先是高斯模糊，它满足正态分布，具体正态分布的公式我也忘了，所以直接给出最后的推导结果。这里σ我们自己定，值越...
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【转】史上最全！多图带你读懂各种常见卷积类型
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英文原文： A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning 如果你在深度学习中听说过不同类型的卷积（例如2d/3d/1x1/转置卷积/空洞卷积（ATROUS）/深度可分离卷积/深度卷积/扁平卷积/分组卷积/随机分组卷积），并且对它们的实际含义感到困惑，那么本文就是为了让你理解它们是如何...
卷积——入门理解
2302_79795489的博客
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一文带你了解什么是——卷积（AI入门）
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这就是卷积吗？跟神经网络绑定我还以为是什么大数学难题
卷积的浅显理解，适合初学者
三眼二郎
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在很多信号处理上我们使用到了卷积，并且在图像滤波中卷积的出现也屡见不鲜了。那么问题来了，问你一下卷积是啥……是不是很模糊，只是知道要反转一下，matlab的卷积就是把需要用来作为窗的模板再反转一下就可以和图像进行相加求和了。这里从网上粘了一张图片，如果侵犯到原作者权益，该处会直接删除，添加图片只是为了简单说明一下matlab的滤波操作。现在开始我们的想法。假想信号输入是一个一个进入的，而某时信号的...
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写给零基础朋友的卷积入门知识 具体例子、卷积计算 与思维导图详解
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目录 卷积定义 公式 卷积例子 先以离散的方式来看： 以连续的方式来看： 卷积计算 图像处理与卷积核 思维导图 参考文章 卷积定义 卷积是一种数学运算，符号为*，是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。 重点：先相乘后求和。结果是一个数值【标量】。 “相乘”的另外一种说法“加权”，即“加以权重”、“乘以一定的权重”。 在其他一些资料上看到“加权求和”，与卷积是一样的意思。...
卷积神经网络（CNN）基础知识整理
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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。
卷积操作示意图
03-08
### 卷积操作示意图解析 在深度学习领域，尤其是计算机视觉任务中，卷积操作扮演着至关重要的角色。对于单通道图像而言，卷积核会滑动遍历整个输入矩阵，在每一个位置上执行逐元素乘法并求和的操作[^3]。 #### 卷积过程可视化 为了更好地理解这一概念，下面展示了一个简单的例子： 假设有一个大小为 \(5 \times 5\) 的灰度图片作为输入特征图，以及一个尺寸为 \(3 \times 3\) 的滤波器（即卷积核）。当该滤波器应用到原始数据上的某个局部区域时，会产生一个新的数值，这个新值代表了经过变换后的对应像素强度。随着窗口继续移动直至覆盖全部范围，则最终形成一张缩小版的新图像或者说是激活映射（Activation Map），这就是一次完整的二维离散卷积计算流程。 ```plaintext Input Image (5x5): Filter/Kernel (3x3): 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 -> 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 Resulting Feature Map after Convolution Operation: ``` 具体来说，如果采用零填充方式使得输出形状保持不变，并设定步幅等于1的情况下，上述实例中的有效部分将会如下所示： | Step | Input Region | Kernel | Element-wise Multiplication Result | |------|--------------------|---------------|------------------------------------| | 1 | `[[1,0],[0,1]]` | `[[1,0],[0,1]]`| `[1*1 + 0*0 + ... ]=2` | | 2 | `[[0,1],[1,0]]` | `[[1,0],[0,1]]`| `[0*1 + 1*0 + ... ]=1` | 以此类推直到完成所有可能的位置组合，从而构建起新的表示形式。值得注意的是实际应用场景里往往涉及多层堆叠结构加上非线性函数引入等因素共同作用于信息提取过程中。
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