3.CNN-卷积神经网络推导

最新推荐文章于 2025-01-16 17:35:05 发布
转载 最新推荐文章于 2025-01-16 17:35:05 发布 · 129 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/tangweijqxx/p/10669069.html
文章标签：

#人工智能

本文精选了刘建平老师的播客内容,深入探讨了信息技术领域的关键议题,提供了独到的见解和实用的指导。
精选资源
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...
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，...
卷积神经网络的推导过程
gldzkjdxwzs的博客
08-08 1710
卷积神经网络的手动推导
咱是学通信的——卷积的推导
weixin_30725315的博客
07-25 493
问，卷积有啥用？积分就够痛苦的了，还来一个广义积分，还是两个函数绕在一块儿的积分。其实卷积在某种大大简化了运算。假设有一个信号（激励） f(t)，输入系统 g(·)，那么它的输出（响应）就是g[f(t)]，这是一个复合函数，在实际运用当中，是相当难以计算的，更头疼的是，一个系统的函数，并不是那么好找的。于是人们开始考虑简化它。有一种思路是这样的，对于一个LTI系统，并假设是零状态的， 可以从LTI...
卷积神经网络(CNN)基本原理和公式推导
wangcha12o的博客
09-19 8336
卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 可以直接输入原始图像, 因而得到了更为广泛的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等. 本文介绍可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构. 深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界...
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。
卷积操作复杂度公式推导
qq_41037856的博客
11-23 1192
复杂度Hout⋅Wout⋅Cout⋅Cin⋅k2\text{复杂度} = H_{\text{out}} \cdot W_{\text{out}} \cdot C_{\text{out}} \cdot C_{\text{in}} \cdot k^2复杂度Hout​⋅Wout​⋅Cout​⋅Cin​⋅k2该公式反映了卷积核作用于每个像素时的局部操作和跨通道的计算需求。卷积计算复杂度与输入尺寸线性相关。
CNN--卷积神经网络
最新发布
2301_80237533的博客
01-16 811
局部连接是指在卷积层中，每个卷积核只与输入数据的一部分进行卷积运算，而不是与整个输入数据进行卷积运算，这样可以提取出局部特征，增强模型的特征提取能力。feature map（特征图）的个数是根据卷积核来的，有几个卷积核就有几个feature map（特征图），而卷积核的个数是我们自己设置的，卷积核的通道数是根据上一层的通道数确定的，feature map（特征图）的长宽是根据公式算出来的。是卷积神经网络中的一种常见层类型，其主要作用是将前面的层的输出作为输入，并对其进行线性组合，以产生新的输出。
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。
深度学习之--CNN卷积神经网络__整理版.docx
07-27
深度学习之CNN卷积神经网络整理版 本文总结了深度学习中CNN卷积神经网络的基础知识，包括卷积神经网络的概念、卷积操作、池化操作、CNN网络模型、正向传播、反向传播等。 一、卷积神经网络的概念 卷积神经网络...
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
理解3D CNN及3D卷积
热门推荐
Lavi的专栏
11-18 8万+
前言 这篇博客主要详细介绍3D CNN框架结构的计算过程，我们都知道3D CNN 在视频分类，动作识别等领域发挥着巨大的优势，前两个星期看了这篇文章：3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition，打算用这个框架应用于动态表情识别，当时对这篇文章的3 D CNN各层maps的计算不怎么清楚，所以自己另外对3D CNN结构层...
【通信原理 入坑之路】——深入、详细地理解通信里面“卷积”概念
凝望，划过星空的博客
01-25 5866
写在前面：本博文是《深入浅出通信原理》的学习笔记。仅供个人学习参考使用 文章目录一、多项式乘法和“卷积”二、“卷积”的计算公式2.1 实例：利用卷积计算两个信号相乘 一、多项式乘法和“卷积” 首先，我们来看一个多项式乘法的计算：(x+1)(x2+2x+5) (x + 1)(x^2 + 2x + 5)(x+1)(x2+2x+5) 一般地，我们有：(x+1)(x2+2x+5)=x3+2x2+5x+...
信号处理与分析-卷积的性质与推导
m0_61789994的博客
05-28 6258
卷积是一种数学运算，它描述了两个函数之间的相互作用。在信号处理中，卷积通常用于描述两个信号之间的相互作用。具体来说，如果有两个信号和$g(t)$，它们的卷积可以表示为：其中，和是两个信号，是它们的卷积，是积分变量。在数字信号处理中，我们通常处理的是离散信号。因此，我们需要将卷积的定义扩展到离散信号。具体来说，如果有两个离散信号和，它们的卷积可以表示为：其中，和是两个离散信号，是它们的卷积，是求和变量。卷积是信号分析中的重要概念，它可以用于信号滤波、信号去噪和信号识别等实际应用。
博客园刘建平Pinard神经网络博文摘要: CNN
maxzcl的博客
04-25 712
CNN 卷积神经网络(CNN)模型结构 卷积神经网络(CNN)前向传播算法 卷积神经网络(CNN)反向传播算法
【机器学习】＜刘建平Pinard老师博客学习记录＞线性回归原理
范同学的学习历程
12-19 1537
目录 一、线性回归的模型函数和损失函数： 二、线性回归的算法： 1.梯度下降法： 2.最小二乘法： 三、线性回归的推广：多项式回归 四、线性回归的推广：广义线性回归 五、线性回归的正则化： 一、线性回归的模型函数和损失函数： 二、线性回归的算法： 1.梯度下降法： 【机器学习】＜刘建平Pinard老师博客学习记录＞梯度下降（Gradient Descent）_故里的博客-优快云博客目录一、梯度：二、梯度上升和梯度下降：三、梯度下降法算法详解：1.梯度下降的直观解释：2.梯度下
机器学习 --》统计学习方法01（刘建平老师的博客）Adaboost类库的使用
qq_43570557的博客
01-18 1565
AdaBoost python sklearn
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）...
反卷积(Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution)
wakaka的博客
04-01 5万+
关于反卷积Deconvolution，转置卷积Transposed Convolution 的一些介绍。
cnn卷积神经网络公式推导
09-22
CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种深度学习模型，主要用于图像识别、计算机视觉等任务。其核心思想是利用滤波器（也称为卷积核）对输入数据进行局部特征提取。下面是CNN卷积层的基本计算步骤...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值