C=conv2(A,B,'shape') A：输入矩阵/图像 B：卷积核 当shape=full时，返回全部二维卷积结果，即返回C的大小为（ma+mb-1）x（na+nb-1） shape=same时，返回与A同样大小的卷积中心部分 shape=valid时，不考虑边界补零，即只要有边界补出的零参与 ...
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2020-06-21 13:36:36
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1. 卷积层（Convolution Layer）：由若干个卷积核f（filter）和偏移值b组成，（这里的卷积核相当于权值矩阵），卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征： （1）网络局部连接：卷积核每一次仅作用于图片的局部 （2）卷积核权值共享：一个卷积层 ...
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2020-01-30 10:11:49
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卷积操作主要用于处理类网格结构的数据，对于时间序列以及图像数据的分析与识别具有显著优势 本质特性 稀疏交互 每个输出神经元仅与前一层特定局部区域内的神经元存在连接权重（产生交互） 假设网络中相邻两层分别具有$m$个输入和$n$个输出 全连接网络：$m \times n$个参数的权值矩阵 卷积网络：$ ...
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2019-11-24 17:29:41
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1 conv（向量卷积运算）所谓两个向量卷积，说白了就是多项式乘法。比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量，p和q的卷积如下：把p的元素作为一个多项式的系数，多项式按升幂（或降幂）排列，比如就按升幂吧，写出对应的多项式：1+2x+3x^2;同样的，把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列， ...
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2018-07-07 11:21:52
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台湾李宏毅教授的入门视频：https://www.bilibili.com/video/av16543434/ 其中对CNN算法的矩阵卷积运算不太理解，可参考 https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/6922612 https://blog.csd ...
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2018-04-07 13:53:35
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看了很多关于卷积的介绍,一直感觉不怎么理解,今天彻底研究下: 我们知道图像是由像素构成的,图像中的行和列一起构成了图像矩阵,比如一个分辨率800*400的图像,同时也是一个大矩阵,这个矩阵有着400行和800列.假设有一个3*3的滤波小矩阵(卷积核), 在进行卷积运算的时候,我们便利整个图像大矩阵中 ...
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2018-03-25 10:35:49
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滤波实质上就是对图像进行卷积运算。而卷积的运算可以分为反转、平移，相乘，求和。在图像处理中，图像是一个大矩阵，卷积模板是一个小矩阵。按照上述过程，就是先把小矩阵反转，然后平移到某一位置，小矩阵的每一个小格 对应大矩阵里面的一个小格，然后把对应小格里面的数相乘，把所有对应小格相乘的结果相加求和，得出的 ...
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2018-01-01 16:51:47
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另附：http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 原文：http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中，经常会看到矩阵卷积的概念，比如说用一个模板去和 ...
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2017-04-14 00:56:15
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转载自：http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 两个矩阵卷积转化为矩阵相乘形式——Matlab应用(这里考虑二维矩阵，在图像中对应)两个图像模糊（边缘）操作，假设矩阵A、B，A代表源图像，B代表卷积模板，那么B的取值决定最后运算的 ...
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2016-12-18 23:29:41
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转载自：http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中，经常会看到矩阵卷积的概念，比如说用一个模板去和一张图片进行卷积，因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么，具体又是怎么计算的。 在matlab中有conv2函数对矩 ...
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2016-12-18 23:15:01
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