深度学习之卷积
卷积这个概念对我学习卷积神经网络造成了不小的困惑,翻阅很多资料终于解决困惑。于是写下这篇文章,希望能帮助到其他人。
卷积是分析数学的一种运算,实质上是加权叠加
先不管卷积这个词(这个翻译,,) ,来看下式子:
就是对两个函数的积求和,在卷积神经网络中是又起什么作用?
好戏上场了。右边的数字4就是经过卷积运算得出的值,是不是有点眉目了。
再来看看
将这两个矩阵跟式子联系起来,注意下标,这里的 n 为1。
所以,有
这里C1,1 相对于就是上面那个矩阵的数字4,所以说卷积的本质是加权叠加。
无奈,卷积这翻译,,,
网上说是这样子的。
用x和y代替等式右边,则 x+y = n ,然后在坐标系作出直线
有意思的是,当遍历这些直线按着 x从x轴左边往右边时,会发现就像
将一张纸从左下角卷起来。所以就叫卷积啦。
可能讲得浅显了,想深入了解的,就猛点下面的链接:
https://www.zhihu.com/question/22298352
图片都是从这里找来了,安利一波 (偷个懒 (o’.’o))