Convolution

cuDNN: efficient Primitives for Deep Learning 论文阅读笔记

传统CNN计算主要开销是在convolutions,activationfunction,pooling.首先，我们看convolution的操作过程:参数表：O是输出inputfeaturemap，F
guoyilin·2015-03-12 16:00

Deep learning：二十二(linear decoder练习)

(lineardecoder练习) 前言：本节是练习Lineardecoder的应用，关于Lineardecoder的相关知识介绍请参考：Deeplearning：十七(LinearDecoders，Convolution
sruixue·2015-01-29 21:00

如何在Caffe中配置每一个层的结构

1.VisionLayers1.1卷积层(Convolution)类型：CONVOLUTION例子layers{name:"conv1"type:CONVOLUTIONbottom:"data"top:
Danieljf24·2015-01-20 21:39

如何在Caffe中配置每一个层的结构

1.VisionLayers1.1卷积层(Convolution)类型：CONVOLUTION例子layers{ name:"conv1" type:CONVOLUTION bottom:"data"
Daniel_djf·2015-01-20 21:00

UFLDL——Exercise: Convolution and Pooling 卷积和池化

实验要求可以参考deeplearning的tutorial，Exercise：ConvolutionandPoling卷积和池化。本实验通过卷积神经网络对RGB彩色图像进行分类，先通过CNN网络从图像从学习得到3200维度的特征，然后训练四分类的softmax分类器进行分类。1、神经网络结构整个网络可以包括四部分，线性解码器，卷积，池化和softmax回归。线性解码器的输入层8*8*3个neuro
Danieljf24·2015-01-01 22:25

UFLDL——Exercise: Convolution and Pooling 卷积和池化

实验要求可以参考deeplearning的tutorial，Exercise：ConvolutionandPoling卷积和池化。本实验通过卷积神经网络对RGB彩色图像进行分类，先通过CNN网络从图像从学习得到3200维度的特征，然后训练四分类的softmax分类器进行分类。1、  神经网络结构整个网络可以包括四部分，线性解码器，卷积，池化和softmax回归。线性解码器的输入层8*8*3个neu
Daniel_djf·2015-01-01 22:00

Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现

分为以下几部分：1.Convolution（卷积）2.Pooling（降采样过程）3.CNN结构4. 跑实验下面分别介绍。PS：本篇blog为ese机器学习短期班参考资料（20140516课程），本文
sruixue·2014-12-20 16:00

deep learning 卷积神经网络的实现（Convolution Neural Networks）

   本节将会讲到卷积神经网络的实现。说到卷积神经网络，在图像识别和目标检测方面已经取得了不错的效果，为什么要叫做卷积神经网络呢？主要是因为在特征提取的时候，输入图像会通过卷积核对原始图像进行特征抽取，然后再通过神经网络进一步进行特征提取，也可以称为降维，再通过分类器得到分类或者识别的结果，斯坦福大学研究人员通过卷积神经网络训练猫的图像，在YouTube视频中找到了关于猫的视频，这也是一个强大的应
hlx371240·2014-12-02 13:00

deep learning convolution and pooling(卷积和池化)

一、首先先给出图示，什么叫卷积。（http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/）当然很多人会疑问，为什么卷积后的图像会缩小，那是因为在进行图像滤波的时候边缘没有加0进行填充。正常的图像滤波边缘是会填充0，这样滤波出来的图像与原图像的大小保持一致。卷积可以用如下表示式来表示：   训练卷积核的方式（第一种）：    当你在监督学习的时候你不用改变它
hlx371240·2014-11-17 14:00

Relationship between HOF, MBH, convolution layer and sparse coding

HOF VSConvNet: HOFdescriptor basedon thehistogramsofopticalfloworientations.Butconvolutionnetworkalsocandothis:givena displacementfieldinput,usingsingleconvolutionlayerthatcontainingorientation-sensit
kaka20080622·2014-11-17 13:00

【图像处理】基于OpenCV底层实现的滤波

这样有一个好处，因为滤波器实质上是卷积（convolution）操作，卷积操作需要将核函数围绕中心翻转之
yOung_One·2014-11-16 10:00

Convolution operation in CNN

Insingleimagesituation,theconvolutionistrivial,justapplymultiple2Dconvolutionoperationscontinuously,atlast,summarytheresult. Butifwehavemultipleimagesinput,andneedapplyconvolutionontheseinputimages,th
kaka20080622·2014-10-24 15:00

Why should we use convolution?

In mathematics and,inparticular, functionalanalysis, convolution isa mathematicaloperation ontwo functions
u011368821·2014-09-11 20:00

卷积（convolution） cvFilter2D

核心函数：cvFilter2D原理：核的中心对准源图像的像素，源图像和核的相对应元素分别相乘并全部相加，得到的值为目标图像核心的值；对于边界则默认用最边界的元素值填充出一个虚拟外边界（相当于调用cvCopyMakeBorder，cvFilter2D内置这个函数）程序：代码：#include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "highgui.h" #inclu
clc1989·2014-08-14 11:11

卷积（convolution） cvFilter2D

核心函数：cvFilter2D原理：核的中心对准源图像的像素，源图像和核的相对应元素分别相乘并全部相加，得到的值为目标图像核心的值；对于边界则默认用最边界的元素值填充出一个虚拟外边界（相当于调用cvCopyMakeBorder，cvFilter2D内置这个函数）程序：代码：#include "cv.h"#include "cxcore.h"#include "highgui.h"#include 
clc1989·2014-08-14 11:11

Deep Learning 系列（3）：CNN（卷积神经网络）

初次了解，可以先看看UFLDL教程中的Convolution和Pooling。这基本上是CNN的核心。简单理解：Convolution即用一个滑动的小窗口去卷积一个大的图像。    
cdj0311·2014-08-14 11:00

ufldl学习笔记与编程作业：Feature Extraction Using Convolution,Pooling(卷积和池化抽取特征)

ufldl学习笔记与编程作业：FeatureExtractionUsingConvolution,Pooling(卷积和池化抽取特征)ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。在deeplearning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。新教程的地址是：http://u
linger2012liu·2014-08-11 23:00

Deep Learning 系列（3）：CNN（卷积神经网络）

初次了解，可以先看看UFLDL教程中的Convolution和Pooling。这基本上是CNN的核心。简单理解：Convolution即用一个滑动的小窗口去卷积一个大的图像。         
hanzihan123·2014-07-22 20:00

Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现

分为以下几部分：1.Convolution（卷积）2.Pooling（降采样过程）3.CNN结构4. 跑实验下面分别介绍。
abcjennifer·2014-05-15 20:00

Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现

分为以下几部分：1.Convolution（卷积）2.Pooling（降采样过程）3.CNN结构4. 跑实验下面分别介绍。
Rachel-Zhang·2014-05-15 00:00

Deep Learning 学习随记（八）CNN（Convolutional neural network）理解

当时看讲义时，有一点是不太清楚的，就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling，而且第一次的convolution很容易理解，针对一副图像来的，但是经过一次convolution和pooling
zhoubl668·2014-04-30 16:00

Deep Learning 学习随记（七）Convolution and Pooling --卷积和池化

图像大小与参数个数：前面几章都是针对小图像块处理的，这一章则是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的，小图像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全连接的方式（即输入层和隐含层直接相连）。但是大图像，这个将会变得很耗时：比如96*96的图像，若采用全连接方式，需要96*96个输入单元，然后如果要训练100个特征，只这一层就需要96*96*100个参数（W,b），训练时间将是前面的
zhoubl668·2014-04-30 16:00

卷积Convolution和池化pooling特征提取，分类

前言：本次实验是练习convolution和pooling的使用，更深一层的理解怎样对大的图片采用convolution得到每个特征的输出结果，然后采用pooling方法对这些结果进行计算，使之具有平移不变等特性
whiteinblue·2014-03-26 11:00

Convolution and Pooling

    博文参考standfordUFLDL教程workingwithlargeimages小节。1、卷积特征提取之前做过的练习如sparseautoencoders、softmaxregression、stackedautoencoders等处理的都是比较小的图像，如8x8啊，28x28啊，那时用的是全联通网络（fullconnectednetworks），就是隐含层的每个单元都是与输入层的全部
u012841335·2014-02-22 19:00

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

今天是CNN的内容啦，CNN讲起来有些纠结，你可以事先看看convolution和pooling(subsampling)，还有这篇：tornadomeet的博文下面是那张经典的图：==========
xulinshadow701·2013-12-12 22:00

卷积

在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(英语：Convolution)是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与经过翻转和平移的g的重叠部分的累积。
杰·2013-12-06 17:00

模板卷积Template Convolution

背景引言在图像处理中，经常使用不同算子等进行预处理。它们都有固定模板，称为模板卷积。本节主要介绍模板卷积。基本理论群运算(Groupoperation)是利用分组处理，根据一个像素的近邻来计算新像素值。群运算通常用模板卷积形式，其中模板是一个加权系数。模板通常是方形，其大小是奇数，从而可恰当定位。通常用大小描述模板；一个3x3模板是宽3个像素乘长3个像素。图1模板卷积处理图1所示，新图像是通过模板
utimes·2013-11-08 09:00

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

==========================================================================================最近一直在看DeepLearning，各类博客、论文看得不少但是说实话，这样做有些疏于实现，一来呢自己的电脑也不是很好，二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox只是跟着AndrewNg的UFLDLtutorial写
Dark_Scope·2013-07-26 15:06

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

==========================================================================================最近一直在看DeepLearning，各类博客、论文看得不少但是说实话，这样做有些疏于实现，一来呢自己的电脑也不是很好，二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox只是跟着AndrewNg的UFLDLtutorial 
Dark_Scope·2013-07-26 15:00

cocos2dx 2.0字体描边(based on shader)

http://stackoverflow.com/questions/12469990/simple-glsl-convolution-shader-is-atrociously-slowI'vedonethisexactthingmyself
sgnoquiter·2013-04-27 16:00

linear decoder

lineardecoder练习)  前言：本节是练习Lineardecoder的应用，关于Lineardecoder的相关知识介绍请参考：Deeplearning：十七(LinearDecoders，Convolution
·2013-04-08 18:00

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（五）

这里主要讲述两种并行计算模式，前缀求和（PrefixSum）以及卷积（Convolution）。1.PrefixSum前缀求和由一个二元操作符和一个输入向量组成，虽然名字叫求和，但操作符不一定是加法。
huhumama0·2013-01-09 17:00

Convolution Reverb

From: https://dvcs.w3.org/hg/audio/raw-file/tip/webaudio/convolution.htmlThissectionisinformativeandmaybehelpfultoimplementorsAconvolutionreverbcanbeusedtosimulateanacousticspacewithveryhighquality.It
logcabin·2012-09-21 12:00

迴旋濾波器(convolution filter)

http://zip.nvp.com.tw/forum.php?mod=viewthread&tid=1421&extra=page%3D12本帖最後由linq於  2011-9-312:20編輯迴旋濾波器(線性濾波器)：主要是在像素周圍取一個NXN的區域做處理，一般NXN為3X3、5X5、7X7…等，N愈小則濾波之效果較不明顯，N愈大則效果明顯但運算資料量會增大。 迴旋是利用像素A的周圍之像素值
rocky69·2012-09-18 07:00

convolution based algorithm for animated water waves

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.95.3057&rep=rep1&type=pdf   主要说的是使用卷积的方法来做水受到impulse情况下的波动效果。 卷积的公式： 卷积在graphicsprogramming里最普遍的应用是高斯blur，高斯blur就是对row做一个convolutin，然后column一个c
彭博·2012-03-09 14:00

Convolution&Exponential shadow map

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=52FCE20899526C5E8C5A3EA5D70E4681?doi=10.1.1.146.177&rep=rep1&type=pdfhttp://research.edm.uhasselt.be/~tmertens/slides/csm.ppt 这哥们是作者之一，非常喜欢这哥们，
彭博·2012-03-09 14:00

高斯滤波/高斯平滑/高斯模糊的实现及其快速算法(Gaussian Filter, Gaussian Smooth, Gaussian Blur, Fast implementation)

很多文章使用的术语是filtersize，指的是半径大小或者直径大小，一般情况下filter的半径r取3倍或者4倍的sigma)：1.最原始的实现方法是，使用高斯函数生成高斯模板，然后使用该模板对图像做卷积(convolution
mulinb·2012-03-07 14:08

高斯滤波/高斯平滑/高斯模糊的实现及其快速算法(Gaussian Filter, Gaussian Smooth, Gaussian Blur, Fast implementation)

很多文章使用的术语是filtersize，指的是半径大小或者直径大小，一般情况下filter的半径r取3倍或者4倍的sigma)：1.最原始的实现方法是，使用高斯函数生成高斯模板，然后使用该模板对图像做卷积(convolution
MulinB·2012-03-07 14:00

as3 滤镜

Dropshadow(投影滤镜)Blur(模糊滤镜)Glow(发光滤镜)Belver(斜角滤镜)Gradientbelvel(渐变斜角滤镜)Gradientglow(渐变发光滤镜)Colormatrix(颜色矩阵滤镜)Convolution
carzyer·2012-01-07 18:00

opencv使用频域相乘加速卷积速度

voidspeedy_convolution( constCvMat*A,//size:M1*N1 constCvMat*B,//size:M2*N2 CvMat*C//size:(M1+M2-1)*(
fdl19881·2011-08-24 20:00

离散卷积与Ｃ程序

卷积(convolution)是通过函数f和函数g产生第三个函数的一种数学算子。表示函数f与经过翻转和平移与g重叠部分的累积。
zsJum·2010-12-22 15:00

Convolution&Exponential shadow map

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=52FCE20899526C5E8C5A3EA5D70E4681?doi=10.1.1.146.177&rep=rep1&type=pdfhttp://research.edm.uhasselt.be/~tmertens/slides/csm.ppt 这哥们是作者之一，非常喜欢这哥们，
ccanan·2010-12-22 10:00

cuda sdk 2.3 convolution separable之存疑

convolution是图像处理中最常用的一个算法。cudasdk2.3中的convolutionseparable与以前版本有点不同，用同一个block去处理一系列相邻的图像块。这个不晓得为什么？
euler1983·2010-03-29 18:00

卷积及拉普拉斯变换的通俗解释-转

卷积(convolution,另一个通用名称是德文的Faltung)的名称由来，是在于当初定义它时，定义成integ(f1(v)*f2(t-v))dv，积分区间在0到t之间。
chl033·2009-11-13 15:00

Learning OpenCV （第6.2节）—— 卷积

Convolution卷积卷积是本章所讨论的很多转换的基础。抽象的说，这个术语意味着我们对图像的每一个部分所做的操作。从这个意义上讲，我们在第五章所看到的许多操作可以被理解成普通卷积的特殊情况。
hunnish·2008-12-11 12:00

Learning OpenCV （第6.2节）—— 卷积

Convolution 卷积<?
touchmm·2008-12-11 12:00

Learning OpenCV （第6.2节）—— 卷积

Convolution 卷积<?
ihuashao·2008-12-11 12:00

Learning OpenCV （第6.2节）—— 卷积

Convolution 卷积<?
saybody·2008-12-11 12:00
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