stride

学习GNN-持续更新中

GNN及其他演变算法2.BN层3.内部协变量偏移(InternalCovariateShift)和批归一化(BatchNormalization)4.激活函数Relu及leakyRelu5.转置卷积6.stride
河马小白·2022-12-07 05:03

深度学习基础复习1：CNN系列

可知3*3滑动窗，且Stride=2。(2)每个神经元之所以各有三个小矩阵，是因为有RGB三个通道同时过滤计算。(3)输入的数据之
渣渣宇·2022-12-06 22:28

感受野计算

关于感受野的计算：RFi+1=RFi+(k+1)∏i=1nStrideiRF_{i+1}=RF_{i}+(k+1)\prod_{i=1}^{n}Stride_{i}RFi+1=RFi+(k+1)i=1∏
花生吃花生·2022-12-06 19:57

Receptive field(感受野)

我们可以通过逆向思维理解感受野，如下：两层3×3卷积操作的有效区域(感受野)是5×5(所有filter的stride=1,pad=0),示意图如下：三层3×3卷积核操作的有效区域是7×7(所有filter
LXYnizhan·2022-12-06 19:56

增大感受野

,#11conv_dw(96,128,1),#19conv_dw(128,128,2),#27conv_dw(128,144,1),#43)#importmishdefconv_bn(inp,oup,stride
AI视觉网奇·2022-12-06 19:26

卷积核的理解和参数确定

，来处理一个通道的输入数据，比如：一般图片都是RGB三层，像素大小为224x224,那个一个输入图片的大小为224x224x3，然后通过64个3x3的卷积层来提取特征，最后输出的特征向量的大小是由步长stride
qq_41799012·2022-12-06 14:38

Tensorflow中卷积网络与反卷积网络

卷积的实质：卷积的实质就是矩阵相乘，具体细节参照下图：反卷积和卷积的关系:转置卷积stride=1:下图表示的是参数为的反卷积操作，其对应的卷积操作参数为。我们可以发现对应
我会像蜗牛一样努力·2022-12-06 14:08

深度学习原理11——池化和下采样

最大池化代码实现defpooling(feature_map,size=2,stride=2):"""最大池化实现:paramfeature_map:特征图:
晓码bigdata·2022-12-06 14:31

TextCNN

TextCNN中有个难点就是一维卷积：Conv1d介绍一下pytorch中的nn.Conv1dClasstorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride
*Major*·2022-12-06 12:53

台湾大学李宏毅：图解卷积神经网络CNN

涉及到的知识点：卷积神经网络如何运用到图片分类问题感受野ReceptiveField步长Stride填充Padding参数共享shareparameter最大池化MaxPoolingCNN全过程仅个人理解学习引言
尤尔小屋的猫·2022-12-06 10:52

深度学习--np.meshgrid(a,b)和torch.meshgrid(x,y)

importtorchimportnumpyasnp#通过一下代码可以生成一个网格，每一个网格点是对应的一个中心点，数值从32~224，如果是整张图的范围的话是0~256stride=8w=25h=25
沐枫8023·2022-12-06 10:19

pytorch笔记（九）转置卷积、膨胀卷积

Deconvolution（逆/反卷积）作用：upsampling（上采样）模拟：PS:不是恢复原始值（因为一般情况下矩阵不可逆，无法等式左右两边同乘矩阵的逆得到原始矩阵)转置卷积的运算步骤:在输入特征图的像素间填充stride
_yuki_·2022-12-06 08:18

Pytorch ，Conv2D、MaxPool2D和ConvTranspose2d

1.MaxPool2d假设现在有一个4×4的图片，以及一个3×3的卷积核，在没有padding的情况下，逐列逐行扫描,即步长，stride=1。
溜得来·2022-12-06 08:15

nn.ConvTransposed2d()-转置卷积过程详解

将一个4X4的输入通过3X3的卷积核核进行普通卷积后（无padding,stride=1）,将得到2X2的输出。而转置卷积将一个2X2的输入通过同样的3X3的卷积核，将得到一个4X4的输出。
MIAYN·2022-12-06 08:15

【pytorch】ConvTranspose2d的计算公式

torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0
坚硬果壳_·2022-12-06 08:45

Transposed convolution：pytorch ConvTranspose2d参数设置

一、卷积操作：假设cnn中某一层：输入特征图：H*H，卷积核：k*k，步长stride：s，padding：p那么经过这层卷积之后特征图大小：（H-k+2*p）/s+1二、Transposedconvolution
qq_37972486·2022-12-06 08:44

pytorch中的nn.Conv2d()如何控制输出的形状

首先，我们来看一下Conv2D的参数：nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0)in_channels:输入维度
S-Tatum·2022-12-06 08:01

pytorch中的nn.Conv2d

目录nn.Conv2dReferencenn.Conv2d卷积层的类参数如下：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,
渊桑·2022-12-06 08:28

【PyTorch】nn.Conv2d函数详解

尺寸关系4.使用案例5.nn.functional.conv2d1.函数语法格式CONV2D官方链接torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride
望天边星宿·2022-12-06 08:57

【PyTorch基础】——nn.Conv2d（）参数设置

nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)in_channels
下雨天不下雨·2022-12-06 08:27

PyTorch基础——torch.nn.Conv2d中groups参数

情况介绍#函数声明：torch.nn.Conv2d(in_channels=in_channels,out_channels=out_channels,kernel_size=kernel_size,stride
gy笨瓜·2022-12-06 00:41

nn.Conv2d卷积

1、二维卷积可以处理二维数据nn.Conv2d(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups
DaYinYi·2022-12-06 00:40

卷积神经网络基础1（超详细，通俗易懂）

卷积这一小节将为读者介绍卷积算法的原理和实现方案，并通过具体的案例展示如何使用卷积对图片进行操作，主要涵盖如下内容：卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField
fickle45·2022-12-05 16:13

常见的卷积

sizeinput+2×padding−sizekernelsstride+1size_{out}=\frac{size_{input}+2\timespadding-size_{kernel}}{s_{stride
geriezmann·2022-12-05 14:19

【土堆pytorch实战】P17-P21卷积池化线性层

torch.nn.functional.conv2d.html#torch.nn.functional.conv2dCLASStorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride
mob8·2022-12-04 17:45

神经网络——最大池化

stride：步径，与卷积层不同，默认值是kernel_size的大小。pa
放牛儿·2022-12-04 16:53

pytorch中的nn.Conv1d()

torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True
炒饭小哪吒·2022-12-04 14:40

torch.nn.Conv1d及一维卷积举例说明

classtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias
拉轰小郑郑·2022-12-04 14:38

pytorch conv1d

conv1d从命名就可以看出就是一维卷积，其具体函数接口如下(该内容直接摘自官网)：importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.Conv1d(16,33,3,stride=2)input
pikaqiu_n95·2022-12-04 14:37

pytorch之nn.Conv1d详解

1、Conv1d定义classtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups
三世·2022-12-04 14:36

torch. nn.Conv1d 的简单使用

Conv1classtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1
JiangHe1997·2022-12-04 13:03

torch的Conv1D

stride=1，默
English ONly·2022-12-04 13:03

一维卷积torch.nn.Conv1d简单理解

torch.nn.Conv1dtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups
强宝的球球·2022-12-04 13:03

torch.nn.Conv1d计算过程简易图解

Conv1dtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias
Hughpp·2022-12-04 13:32

一维卷积表示tf.nn.conv1d矩阵的运算过程,以,例子,说明,tfnnconv1d

然后看网上关于一维卷积介绍的文档很多，但是对于tf.nn.conv1d矩阵运算过程几乎没有介绍，这里我就将刚弄懂的写出来，希望能帮到大家理解这个函数，也为了让自己以后能更好的查阅~~conv1d(value,filters,stride
青松愉快·2022-12-04 13:32

torch.nn.Conv1d详解

2.卷积定义torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias
curse_blessing·2022-12-04 13:32

torch.nn.Conv1d的原理以及实际应用

这里stride默认为1,所以输出（n+2p-f）/s+1，padding为0，以最后一个卷积核为例，{（
天之骄子0511·2022-12-04 13:32

torch.nn.Conv1d使用详解

pytorch卷积层的介绍：torch.nn.Conv1d介绍：torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding
小时不识月123·2022-12-04 13:02

NNDL 实验六 卷积神经网络（1）卷积

目录5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种5.1.5.1步长（Stride）5.1.5.2零填充（ZeroPadding
uvuvuvw·2022-12-04 13:29

深度卷积对抗生成网络（DCGAN）matlab实战

DCGAN网络设计中采用了当时对CNN比较流行的改进方案：1、将空间池化层用卷积层替代，这种替代只需要将卷积的步长stride设置为大于1的数值。
matlab数学建模加油站+·2022-12-04 13:21

NNDL 实验六 卷积神经网络（1） 卷积

目录5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种5.1.5.1步长（Stride）5.1.5.2零填充（ZeroPadding
LzeKun·2022-12-04 13:50

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

2.CIFAR10图像分类（1）输入：通道数3，尺寸是32*32经过卷积核为5*5的卷积Convolution后输出：通道数为32，尺寸为32*32思路1：根据公式计算卷积的padding，得出stride
润叶~·2022-12-04 09:07

深度学习输入输出特征图尺寸计算&&卷积的填充方式

2、输出通道数K(即卷积核个数);正方形卷积核的边长为F;步幅(stride)为S;补零的行数和列数(padding)为P3、输出特征图(outputfeaturemap)的尺寸为H(input)×W(
许 豪·2022-12-04 09:07

p22神经网络搭建-小实战和Sequential的使用

由官网公式，计算出padding可取2，stride可取1https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2dfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d
橙黄橘绿时_Eden·2022-12-04 09:34

tf.nn.conv1d

conv1d一维卷积tf.nn.conv1d(value,filters,stride,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)
得克特·2022-12-04 09:24

【基础篇】pytorch学习笔记（四）[nn.Conv1d、nn.Conv2d、nn.Conv3d]

梳理一下1d,2d,3d卷积的用法importtorch.nnasnn一、nn.Conv1d1.定义classin_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,
ykszd71·2022-12-04 09:54

一维卷积神经网络理解（torch.nn.Conv1d）

参数介绍torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,padding_modedilation,groups,bias
zhangfei_bk·2022-12-04 09:53

Pytorch Conv1d()

Conv1d一：参数介绍classtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups
Restart丶·2022-12-04 09:23

pytorch之nn.Conv1d和nn.Conv2d超详解

Conv1d一般用于文本nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias
lyj157175·2022-12-04 09:52

conv1d说明

批次、channel数、数据长度input=torch.randn(3,6,5)#in_channels=6意味着输入参数的channel数必须为6（dim=1）#kernel_size表示卷积核大小，stride
iAmZard·2022-12-04 09:22
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