机器学习中的卷积
来源:互联网 发布:梅兰商城源码 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 18:43
卷积层(Convolutional layer),卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
在泛函分析中,卷积、叠积、摺积或旋积,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的乘积函数所围成的的曲边梯形的面积。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数,卷积还可以被看作是“移动平均”的推广。
卷积运算:
http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/11/25/2262899.html
图像卷积与滤波:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029
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