卷积神经网络之卷积计算、作用与思想

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原文链接：https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/9932226.html

本文深入探讨了卷积神经网络的计算原理、核心作用及设计理念，解析其在图像识别等领域的应用价值。

卷积神经网络之卷积计算、作用与思想
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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
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04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
卷积神经网络 ——卷积神经网络的基本思想
xuechanba的博客
06-02 2527
这样做的好处是可以最大程度的保留输入数据中的所有信息，不会漏掉原始数据中每个维度所贡献的信息。但是，采用这种全连接的方式，参数量会非常大，在网络训练过程中，更新参数所需要的计算量巨大，导致网络的收敛速度非常的慢。下图为一张 100 x 100 像素的图片，看起来并不是很大，但是图像通常是直接以像素为单位输入神经网络中的， 因此，这个图像被表示为一个 10000 维的向量。假设隐含层中的神经元数量和输入层一样，也是 10000 个，使用全连接网络，隐含层中的每一个结点都和输入图像中的每一个像素相连接。那么输
卷积神经网络卷积计算具体过程?
RF~or的博客
06-04 1万+
对于卷积神经网络中的计算，大部分人所知道的计算如下图所示：卷积核中的各参数与图像矩阵相应位置的数值相乘后再求和。但是实际计算时图像往往是rgb图像，即图像有三个通道，每张输入图像有三个二维矩阵（也说图像的深度为3），而且卷积核的数量也不止一个，所以在实际计算中是每个卷积核分别与矩阵的不同通道计算再加和，还是卷积核与所以通道同时计算，还是有其它的计算规则呢？下面的验证过程就是为了搞懂卷积计算的详细过...
卷积神经网络的基本概念和重要思想
Tangguoseo的博客
01-05 4104
一、卷积神经网络与传统神经网络的学习原理对比 传统神经网络：有监督的机器学习，输入为特征。其训练过程为： 输入（原始图像）→人工进行特征提取→神经网络进行分类→输出 卷积神经网络：无监督特征学习，输入为最原始的图像。其训练过程为： 输入（原始图像）→特征提取和分类都由神经网络进行→输出 传统神经网络依靠人工设计特征，局限于研究人员的经验和特征表达能力，无法应对各种不变性。传统神经网路与SVM类似，角色只是一个分类器。 二、卷积神经网络的基本概念 1.多通道卷积：输出特征图的每一个通道，由输入图
神经网络之卷积计算
weixin_45979619的博客
01-17 498
卷积通常是采用卷积核与输入进行计算，得到一个输出，我们将这个输出叫做特征响应图组。卷积层输入不局限于图像，可以是任意三维数据矩阵。而卷积核深度通常不被关心，因为它时刻与输入的三维数组也就是图片的深度保持一致，而输出的特征响应图的深度是由卷积核个数决定的。卷积核的参数包括宽度w、长度h、深度d、个数、步长stride、边界填充padding。值得注意的是，padding是指零填充的数量，而不是指填充的数字。一般卷积核的长度和宽度是一样的，被写作kernel_size。
理解卷积神经网络的卷积计算
水花的博客
04-02 4960
引言 相信刚学卷积神经网络的人来说，要理解卷积神经网络是一件不容易的事情，我们先来看看卷积神经网络中要知道的相关名词 卷积神经网络结构 一个卷积神经网络里包括5个部分——输入层、若干卷积操作和池化层结合的部分、全局平均池化层、输出层： 输入层：将每个像素代表一个特征节点输入网络。 卷积操作部分：由多个滤波器组合的卷积层 池化层：将卷积结果降维 全局平均池化层：对生成的 feature map 取...
构建浅层卷积神经网络以实现超分辨率计算
最新发布
08-15
浅层卷积神经网络作为深度学习中的一种重要结构，因其结构简单、参数较少、易于训练等特点，在超分辨率计算中得到了广泛应用。 首先，浅层卷积神经网络相较于深层网络来说，其计算复杂度较低，训练时间更短，特别...
谱域GCN从卷积思想，到图卷积神经网络，再到谱域图卷积神经网络，组会汇报版
03-04
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，尤其在图像处理和计算机视觉领域显示出极佳的性能。其核心特点在于通过卷积操作来提取空间特征，并利用池化操作进行降维和特征抽象，以降低计算量和防止过拟合。...
精选资源
卷积神经网络-计算机.docx
09-14
通过对卷积神经网络基本概念和结构的介绍，我们可以了解到它的核心思想是提取输入数据的局部特征，并通过多个卷积层和池化层的组合来降低数据的维度和复杂度，最终使用全连接层将前面层的输出映射到输出空间。...
卷积神经网络一：卷积运算
weixin_42255757的博客
02-22 2553
本文CNN原理部分参考复旦大学丘锡鹏老师的《神经网络与深度学习》一书。
卷积的作用?
GoodShot的专栏
02-25 1万+
卷积是人为定义的一种运算，用它作为工具可以使我们正在研究的问题变得简单，数学里不只一个地方用到卷积，不同的地方，卷积的定义也不相同，之所以叫做卷积，是为了与普通的乘积加以区别而已 卷积是一种线性运算,图像处理中常见的mask运算都是卷积，广泛应用于图像滤波。castlman的书对卷积讲得很详细。 高斯变换就是用高斯函数对图像进行卷积。高斯算子可以直接从离散高斯函数得到： for(
caffe中的卷积的计算细节和1x1卷积作用
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
11-30 7458
在卷积神经网络中，卷积算是一个必不可少的操作， 下图是一个简单的各层的关系。 可以看出一个很好的扩展的关系，下面是整个卷积的大概的过程 图中上半部分是传统的卷积的操作，下图是一个矩阵的相乘的操作。 下图是在一个卷积层中将卷积操作展开的具体操作过程，他里面按照卷积核的大小取数据然后展开，在同一张图里的不同卷积核选取的逐行摆放，不同N的话，就在同一行后面继续拼接，不同个可以是多
最容易理解的对卷积(convolution)的解释
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bitcarmanlee的博客
01-25 31万+
啰嗦开场白读本科期间，信号与系统里面经常讲到卷积(convolution)，自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理，里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习，更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，在图像领域取得了非常好的实际效果，已经把传统的图像处理的方法快干趴下了。啰啰嗦嗦说了这么多卷积，惭
卷积神经网络之卷积计算、作用与思想 深度学习
kyle1314608的博客
02-27 362
博客：blog.shinelee.me | 博客园 | 优快云 卷积运算与相关运算 在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如3×33×3。从这个角度看，多层卷积是在进行逐层映射，整体构成一个复杂函数，训练过程是在学习每个局部映射所需的权重，训练过程可以看成是函数拟合的过程。 从模版匹配的角度理解。 前面我们已经知道，卷积与相关在计算上可以等价，相关运算常用模板匹配，...
Deep learning：卷积神经网络之卷积计算、作用与思想
weixin_44322778的博客
07-02 460
【定义】 参考链接：https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%B7%E7%A7%AF/9411006?fr=aladdin 大牛链接：https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/9932226.html 在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(英语：Convolution)是通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f 与g经过翻...
为什么要使用卷积
Turn life into a dream, and then turn dreams into reality
06-16 2399
再深入思考一下，在算图像卷积的时候，我们是直接在原始图像矩阵中取了（u,v）处的矩阵，为什么要取这个位置的矩阵，本质上其实是为了满足以上的约束。因为我们要算（u，v）处的卷积，而g矩阵是3x3的矩阵，要满足下标跟这个3x3矩阵的和是（u,v），只能是取原始图像中以（u，v）为中心的这个3x3矩阵，即图中的阴影区域的矩阵。以上计算的是（u,v）处的卷积，延x轴或者y轴滑动，就可以求出图像中各个位置的卷积，其输出结果是处理以后的图像（即经过平滑、边缘提取等各种处理的图像）。“积”又是什么意思？
深度学习基础笔记——卷积神经网络概念及其计算方式
MengYa_Dream的博客
08-15 1万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） 卷积 卷积核 神经网络公式 卷积运算方式 补0（zero padding）池化（Pooling） 激活函数RelU (Rectified Linear Units) 全连接层(Fully connected layers) 标准卷积计算举例1 x 1 卷积计算举例 全连接层计算举例常见的几种卷积神经网络介绍 LeNet AlexNet VGGNet ResNet
深度解析卷积神经网络原理与经典架构实现
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中最具代表性的模型之一，广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别等。本文以“卷积神经网络超详细介绍[项目代码...
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