【卷积神经网络!】CNN原理分析+自己的理解笔记

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【卷积神经网络!】CNN原理分析+自己的理解笔记

[Tensorflow] Tensorflow卷积理解

http://wossoneri.github.io/2017/12/16/[Tensorflow]conv-in-tf/ 

计算一个二维的卷积.传入四维的input,该Tensor的形状为[batch, in_height, in_width, in_channels].还要传入一个形状为[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]的四维卷积核.
这个方法做了如下操作:

  1. 将卷积核压成形状为[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]的二维矩阵
  2. 从输入Tensor提取图像patches(其实就是把每个channel提出来),生成一个虚拟的Tensor[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]
  3. 对每个patch,把每个图像patch向量右乘卷积核矩阵

CNN(卷积神经网络)是什么?有入门简介或文章吗?

作者:机器之心

链接:https://www.zhihu.com/question/52668301/answer/131573702

来源:知乎

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