卷积 – 风君子博客

卷积神经网络中conv2d参数的详解(nn.conv2d参数)

一、conv2d参数解释卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中极为重要的网络结构之一，其核心操作就是卷积（Convolution）。在卷积操作的 … Continue reading 卷积神经网络中conv2d参数的详解(nn.conv2d参数)

本文将从多个方面对一维卷积神经网络原理进行详细的解析，包括基本原理、卷积层、池化层、Dropout、损失函数等内容，最后通过一个代码示例进行实现。一、基本原理一维卷积神经网络是一种用于处理时序问题 … Continue reading 一维卷积神经网络原理及应用(卷积神经网络的基础知识)

一、反卷积原理? 反卷积是图像处理中常见的一种操作，它的作用是恢复模糊图像。所谓模糊图像，是指由于某种原因导致图像出现了模糊、不清晰的情况。比如在拍摄照片时，由于手持相机时手部的晃动等因素会导致照片出 … Continue reading 反卷积原理详解(深度学习反卷积反卷积详解)

一、什么是卷积神经网络？卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，在图像和语音识别方面得到了广泛应用。卷积神经网络的主要特点在于它们能够处理 … Continue reading Matlab卷积神经网络用法介绍(基于matlab的卷积神经网络)

卷积神经网络（ConvNets）是人工神经网络中的一种，用于图像处理、语音识别等。本文将从多个方面对ConvNets做详细阐述。一、基本概念 ConvNets是一种前馈神经网络，它通常由卷积层、池化 … Continue reading 卷积神经网络（ConvNets）(ConvNet/CNN)

卷积积分是一种数学运算，那么既然是数学运算，那么就得有数学的特性——定义、性质、定理。本文将从卷积积分的理论、案例、求解方法、知识图谱四方面介绍卷积积分！ … Continue reading 卷积积分这样学！

一、胶囊网络池化运算会丢失一些图像信息。这是因为为了获得更小的特征级图像表示，池化会丢弃像素信息。与池化层相比，有一些分类方法不会丢弃空间信息，而是学习各个 … Continue reading 优达学城深度学习之七——TensorFlow卷积神经网络

作用：跨通道的特征整合特征通道的升维和降维减少卷积核参数（简化模型）1 跨通道的特征整合如果当前层和下一层都只有一个通道那么1×1卷积核确实没什么作用，但是如果它们分别为m层和n层的话，1×1卷积 … Continue reading 什么叫卷积核,卷积核的定义

【写在前面】：大家好，我是【猪葛】一个很看好AI前景的算法工程师在接下来的系列博客里面我会持续更新Keras的教学内容（文末有大纲）内容主 … Continue reading Keras教学3:使用Keras搭建AlexNet、VGG系列卷积神经网络