A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning

深度学习卷积全面解析
最新推荐文章于 2024-04-29 17:28:57 发布
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分类专栏： AI程序员 算法 神经网络 机器学习 深度学习

Towards intuitive understanding of convolutions through visualizations

如果您在深度学习中听说过不同类型的卷积（例如2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分离/可深度分离/平展/分组/混洗分组卷积），并且混淆了它们实际意味着什么 ，这篇文章是为了解你的实际工作而编写的。

在本文中，我总结了深度学习中常用的几种类型的卷积，并尝试以每个人都可以访问的方式解释它们。 除了这篇文章之外，还有其他几篇关于这个主题的好文章。 请检查出来（在参考文献中列出）。

希望这篇文章可以帮助您建立直觉，并为您的学习/研究提供有用的参考。 请随时留下意见和建议。

The content of this article includes:

  • 卷积v.s.互相关

  • 深度学习中的卷积（单通道版本，多通道版本）

  • 3D卷积

  • 1 x 1 卷积

  • 卷积算术

  • 转置卷积（反卷积，棋盘格工件）

  • 扩张卷积（Atrou

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卷积的理解、卷积公式的推导以及计算
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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。
通俗易懂的理解卷积
Sylvia136655的博客
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通俗易懂的理解卷积在图像上的运用 先来看一个例子： 有这么一副图像，可以看到，图像上有很多噪点 高频信号，就好像平地耸立的山峰：看起来很显眼。平滑这座山峰的办法之一就是，把山峰刨掉一些土，填到山峰周围去。用数学的话来说，就是把山峰周围的高度平均一下。 由此，我们可以把图片转换成矩阵 然后用下面这个平均矩阵（说明下，原图的处理实际上用的是正态分布矩阵，这里为了简单，就用了算术平均矩阵）来平滑图像 比如我要平滑a1,1 点，就在矩阵中，取出a1,1 点附近的点组成矩阵f，和 g进行卷积计算后，再填回去：
别怕，“卷积”其实很简单
Machine Learning with Tutors
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首先给大家讲一个关于卷积的小故事：小明是杭州某互联网大厂的员工，每天996十分辛苦，但小明最近爱上了打台球，经常不在工位。这天，小明的主管让小明改一个需求，小明却到楼下找产品部小丽打台球去了，被主管发现，他非常气愤，扇了小明一巴掌（注意，这就是输入信号，脉冲）。于是小明脸上会渐渐地（贱贱地）鼓起来一个包，小明的脸就是一个系统，而鼓起来的包就是小明的脸对巴掌的响应。好，这样就和信号系统建立起来意义对应的联系。
深度学习中的卷积
易之阴阳，量子纠缠，道之一体，缘起性空
04-29 803
其中，( t )是目标时间点（在离散情况下是位置索引），( \tau )是积分变量，( f(\tau) )是第一个函数在时间点( \tau )处的值，( g(t - \tau) )是第二个函数在时间点( t - \tau )处的值，且经过了翻转和平移。卷积通常定义为两个实函数（或复函数）( f )和( g )在某一域上的运算，记作( (f * g)(t) )或( f \circledast g(t) )，其结果也是一个函数。
详述Deep Learning中的各种卷积（四）
Redflashing
01-24 2454
作者：Redflashing 本文梳理举例总结深度学习中所遇到的各种卷积，帮助大家更为深刻理解和构建卷积神经网络。 本文将详细介绍以下卷积概念： 2D卷积（2D Convolution） 3D卷积（3D Convolution） 1∗11*11∗1卷积（1∗11*11∗1 Convolution） 反卷积（转置卷积）(Transposed Convolution） 扩张卷积（Dilated Convolution / Atrous Convolution) 空间可分卷积（Spatially Separ
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks(图神经网络综合研究)
weixin_41697507的博客
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A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks Zonghan Wu, Shirui Pan, Member, IEEE, Fengwen Chen, Guodong Long, Chengqi Zhang, Senior Member, IEEE, Philip S. Yu, Fellow, IEEE Abstract—Deep learning ...
深度学习中的卷积运算计算公式
chen的博客
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卷积操作在深度学习中非常常见，用于构建卷积神经网络（CNNs）以处理图像、文本和其他类型的数据。它有助于提取输入数据的特征并生成适当维度的输出。是填充（padding）的大小，S 是步幅（stride）。填充是在输入图像的周围添加额外的像素，以便更好地处理边缘信息。卷积运算是深度学习中常用的操作，用于从输入数据中提取特征。以下是卷积运算的基本计算公式，包括输入输出关系、输出维度和参数量，我将通过一个简单的示例来说明。卷积核的参数量取决于卷积核的大小以及输入的通道数和输出的通道数。因此，输出特征图的大小为。
深度学习各种卷积详解
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Spivak.M.全五卷.A.comprehensive.introduction.to.differential.geometry.(3ed.,.1999。解压后是djvu格式。第一卷讲微分流形
深度学习-卷积计算
持续关注并分享目标检测、数据生成、视频驱动、跨模态、分割、关键点等领域前沿技术
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深度学习算法实践11---卷积神经网络（CNN）之卷积操作
Yt7589的专栏
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卷积神经网络（CNN）主要特性有：稀疏连接和权值共享、卷积操作、池化。在前一篇博文中我们已经讨论了稀疏连接和权值共享，在本篇博文中，我们将介绍卷积操作和池化。正是由于对图像进行卷积操作，卷积神经网络才得以其名，可见卷积操作是其核心。在这篇博文中，我们将讨论卷积操作的实现其及物理含义。
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【深度学习基础】深度学习中的各种卷积操作计算指南
Cai Yichao的博客
09-05 2366
这篇博客翻译了一篇我觉得非常好的关于卷积的CNN入门指南，看完之后相信大家对卷积神经网络会有初步的认识和兴趣。
深度学习基础--卷积计算和池化计算公式
wydbyxr的博客
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卷积计算和池化计算公式 卷积   卷积计算中，（）表示向下取整。   输入：n* c0* w0* h0   输出：n* c1* w1* h1   其中，c1就是参数中的num_output，生成的特征图个数。    w1=(w0+2pad-kernel_size)/stride+1;    h1=(h0+2pad-kernel_size)/stride+1;   如果设置stride为1，前后两次...
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在进行深度学习训练时，优化器会对模型的参数进行优化，以寻找到一组最优解。一个简单的卷积神经网络，可以分为卷积池化层和全连接层，全连接层中的参数可以用神经元连接的权重W来表示，而卷积层的参数往往是用卷积核参数来表示。 2D卷积 对于输入层为 Win×Hin×DinW_{i n} \times H_{i n} \times D_{i n}Win​×Hin​×Din​的特征图，输出为Wout ×Hout ×Dout W_{\text {out }} \times H_{\text {
Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
最新发布
04-24
好的，用户想了解深度学习中深度可分离卷积的概念和应用。首先，我需要回忆一下这方面的知识。深度可分离卷积主要分为两个步骤：逐通道卷积和逐点卷积。我记得这是MobileNet中的核心结构，用来减少计算量和参数量，...
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