卷積SEARCH AGGREGATION
回答:我們通常看到的卷積過濾器示意圖是這樣的：（圖片來源：cs231n）這其實是把卷積過濾器壓扁了，或者說拍平了。比如，上圖中粉色的卷積過濾器是3x3x3，也就是長3寬3深3，但是示意圖中卻畫成二維——這是省略了深度（depth）。實際上，卷積過濾器是有深度的，深度值和輸入圖像的深度相同。也正因為卷積過濾器的深度和輸入圖像的深度相同，因此，一般在示意圖中就不把深度畫出來了。如果把深度也畫出來，效果大概就...
zhangke3016
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卷積神經網絡作為深度學習的典型網絡，在圖像處理和計算機視覺等多個領域都取得了很好的效果。Paul-Louis Pr?ve在Medium上通過這篇文章快速地介紹了不同類型的卷積結構（Convolution）及優勢。為了簡單起見，本文僅探討二維卷...
使用內核大小為3，步長為1和填充的2D卷積一般卷積首先，我們需要就定義卷積層的一些參數達成一致。卷積核大小（Kernel Size）：卷積核定義了卷積的大小范圍，二維卷積核最常見的就是 3*3 的卷積核。步長（Stride）：步長定義...
讓我們簡要介紹一下不同類型的卷積以及它們的優點。為了簡單起見，我們只關注二維卷積。卷積首先我們需要定義一些卷積層的參數。卷積核大小（Kernel Size）：卷積核定義了卷積的大小范圍，二維卷積核最常見的就是 3*3 的...
...型由于原理相同將不作介紹，若有遺漏也歡迎指出。一、卷積只能在同一組進行嗎？-- Group convolutionGroup convolution 分組卷積，最早在AlexNet中出現，由于當時的硬件資源有限，訓練AlexNet時卷積操作不能全部放在同一個GPU處理，因...
1.原始版本最早的卷積方式還沒有任何騷套路，那就也沒什么好說的了。見下圖，原始的conv操作可以看做一個2D版本的無隱層神經網絡。附上一個卷積詳細流程：【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎樣實現卷積的？ - CSDN博客代表模型：LeNe...
由于計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，并描述其各自的具體應用。1、二維卷積?? ? 圖中的輸入的數據維度為 14 × 14 ，過濾器大小為...
...https://www.jianshu.com/p/ec4... 這篇教程是翻譯Paolo Galeone寫的卷積自編碼分析教程，作者已經授權翻譯，這是原文。 卷積操作符會對輸入信號進行濾波操作，以便提取其內容的一部分。在傳統的方法中，自編碼沒有考慮到信號可以被...
...白后，我們接下來看看他的變種，也是本系列的主角——卷積神經網絡（Convolutional Neural Network/CNN）。以往全連接層組成的神經網絡有一個很氣人的缺點就是對付大圖像效果不好：圖像尺寸一大，因為權重（形狀上的）大小與圖...
...白后，我們接下來看看他的變種，也是本系列的主角——卷積神經網絡（Convolutional Neural Network/CNN）。以往全連接層組成的神經網絡有一個很氣人的缺點就是對付大圖像效果不好：圖像尺寸一大，因為權重（形狀上的）大小與圖...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
