http://www.hankcs.com/ml/understanding-the-convolution-in-deep-learning.html
http://colah.github.io/posts/2014-07-Understanding-Convolutions/
https://mengqi92.github.io/2015/10/06/convolution/
https://www.zhihu.com/question/22298352
https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807
1.传统边缘检测实行卷积操作，传统图像边缘检测一般使用卷积操作。方法为：使用f*f大小的过滤器与输入相乘并累加，通过在输入数据上滑动操作，实现卷积过程。可水平检测也可垂直检测，过滤器参数需要手工设定，检测能力有限。2.卷积神经网络分为：卷积…
Dilated/AtrousConvolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积)或者是Convolutionwithholes从字面上就很好理解，是在标准的convolutionmap里注入空洞，以此来增加receptionfield。相…
整理的人脸系列学习经验：包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸优选、人脸对齐、人脸特征提取，Re-ID等学习过程总结，有需要的可以参考，仅供学习，请勿盗用。https://blog.csdn.net/TheDayIn_CSDN/article/…
参考july7月CNN的卷积核是单层的还是多层的？一般来说，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图，存储输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体，训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度…
最近在读‘MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDILATEDCONVOLUTIONS’这篇论文，里面提到了DILATEDCONVOLUTIONS，即空洞卷积，下面我就来介绍一下它的基本原理。Firstly，我们应该…
CNN与RNN本质的不同就是所基于的假设不同，由于核心假设的不同，导致实现方式的差异。CNN首先理解什么叫做卷积，或者说为什么要翻译为卷积神经网络。卷积的定义：https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%B7%E…
1、相关知识从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括conv…
卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN,ConvNets)是流行的深度学习技术中的一种.和上文讨论的神经网络一样,CNN也是由可学习的参数组成,每一层也是进行一个线性运算和经过一个**函数,参数的学习也…
