卷积运算是图像处理中一种极其重要的操作，广泛应用于图像滤波、边缘检测、特征提取等多个方面。它基于一个核（或称为卷积核、滤波器）与图像进行相乘并求和的过程，通过这一操作可以实现对图像的平滑、锐化、边缘检测等多种效果。本
2024-07-11 15:15
在数字信号处理当中，常用到了运算内容有：卷积运算、差分方程计算、功率谱密度计算、复频率变换及模数和数值转换、矩阵运算、对数指数运
2018-10-29 10:23
卷积神经网络 (CNNs) 在许多计算机视觉任务中都取得了显著的成功，并且随着最近的研究在降低密集模型参数和特征图通道维数的固有冗余，它们的效率不断提高。然而，CNN 生成的特征图在空间维度上也存在大量冗余，其中每个位置独立存储自己的特征描述符，忽略了可以一起存储和处理的相邻位置之间的公共信息。
2019-05-01 08:36
在CNN网络中卷积运算占据了最大的计算量，压缩卷积参数可以获得显著的硬件加速器的性能提升。
2019-11-28 17:15
回过头去看下完整的TrellisNet示意图，可以看到，其实TrellisNet的每一层，都可以视为对隐藏状态序列进行一维卷积运算，然后将卷积输出传给激活函数。也就是说，TrellisNet的网络层i的
2018-10-22 08:54
二维卷积的运算常用于图像平滑、尖锐化、轮廓增强、空间滤波、标准模板匹配计算等。若用M×M卷积核矩阵对整幅图像进行卷积时，要得到每个像素的输出结果就需要作M2次乘法和(M
2019-04-22 16:42
其中 W^ 卷积层的权重，* 是卷积运算。将图2 所示作为一个例子，WS方法不会直接在原始权重上进行优化，而是采用另一个函数 W^=WS（W）来表示原始权重 W^。然后使用 SGD 算法来更新 W。
2019-04-08 14:36
卷积的定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。 如果卷积的变量是序列x（n）和h（n），则卷积的结果 ，其中星号*表示卷
2017-11-28 17:54
卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节，初学者常会有比较多的问题，这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。
2019-05-02 15:39
有些消息来源使用名称deconvolution，这是不合适的，因为它不是解卷积。为了使事情更糟，确实存在解卷积，但它们在深度学习领域并不常见。实际的反卷积会使卷积过程恢
2019-04-19 16:48
