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用 Excel 来阐释什么是多层卷积

我们输入的数据通常在每一个位置都定义了多个变量（通过时间，空间），不仅仅只是一个数值。我们称其为通道。 Conv1D 和多输入通道来看一个有趣的例子，让我们用冰激凌销售额的预测作为案例。...图2：一个卷积核大小为3 的1D 卷积，应用于一个4*6 的输入矩阵，输出一个1*4 的矩阵图3：单元格Q4使用的Excel公式进阶：在这种情况下，一个卷积核形状为（3,4）的2D卷积，...图5：与3x3内核的2D卷积应用于大小为5x5的3通道RGB输入，得到3x3的输出。...图6：与3x3内核的2D卷积应用于大小为5x5的3通道RGB输入，得到3x3的输出。从这个角度来看，我们认为每个通道都有自己的3x3内核。...图9：一个1维的卷积层，拥有4个大小为3的卷积核，应用在形状 1x6 的矩阵上，给出了形状 4x4 的输出。

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Conv1d原理解析

今天碰上了需要使用Conv1d的场景，但是对于in_channel，out_channel和kernel_size所影响的Conv1d层而进行的操作还是十分的迷惑，因此写下此篇文章记录自己的学习过程。...[formula](/assets/20210927 conv1d/Conv1d_formula.png) 从公式可以看出，输入到Conv1d中的数据有三个维度，第一个维度N一般是batch_size，...第二个维度一般为in_channel，第三个维度为序列的时间维度，在NLP中为词向量大小；输出维度基本相同，但是输出的第二个维度为out_channel。...对于每一个out_channel和in_channel的对应，都有一个kernel_size大小的卷积核 test_data = torch.rand(1,3,10) # 输入测试数据，3个channel...[1,2]*test_data[0,2,2:6]) print(a1+a2+a3) # 0.4385，减去bias[1](-0.1095)，结果正确

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tensorflow2.0卷积神经网络_python神经网络框架

卷积神经网络一般用来处理图像信息，对于序列这种一维的数据而言，我们就得采用一维的卷积，tensorflow中提供有专用的函数conv1d，各参数的使用说明如下： conv1d参数说明 value 输入数据...下面是一个一维卷积的程，我定义的网络由3个卷积层和2个全连接层组成： #2022.3.10 #读取csv文件，并保存为ndarry类型 #读取的数据是一个矩阵，每一行都是一个样本 from cgi import...#定义一个输入为x，权值为w，偏置为b，给定步幅的卷积层，激活函数是ReLu，padding设为SAMEM模式，strids为1，表示步幅为1 def conv1d(x, w, b, stride=1...(x) #卷积层连接的是relu激活函数 #定义一个输入是x的maxpool层，卷积核为ksize并且padding为SAME def maxpool2d(x, k=2): return tf.nn.max_pool...([3, 1, 100])), # conv connected , 卷积核大小为3*1,100个特征图输入，100个特征图输出 'wc2':tf.Variable(tf.random_normal([

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解决CNN固有缺陷， CCNN凭借单一架构，实现多项SOTA

当考虑具有相同 CNN 的不同维度数据时，这两个问题会进一步加剧，例如序列（1D）、视觉（2D）和高维数据（3D、4D），因为不同的维度以不同的特征长度和分辨率运行，例如一秒音频的长度很容易达到 16000...该网络将坐标映射到该位置的卷积核值：（图 1a）。通过将 K 个坐标的向量通过 G_Kernel，可以构造一个大小相等的卷积核 K，即。...如果输入信号 x 有分辨率变化，例如最初在 8KHz 观察到的音频现在在 16KHz 观察到，则与离散卷积核进行卷积以产生不同的响应，因为核将在每个分辨率下覆盖不同的输入子集。...结果，使用神经网络作为核生成器网络的 CNN 经历了与通道⋅内核大小成比例的特征表示方差的逐层增长。...具有小卷积核的 2D CNN，例如 ResNet-18，由于中间池化层缺乏细粒度的全局上下文建模，无法解决 Pathfinder。

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tf.layers

class AveragePooling2D: 2D输入的平均池化层。class AveragePooling3D: 3D输入的平均池化层。...class BatchNormalization: 批处理归一化层class Conv1D: 一维卷积层。class Conv2D: 二维卷积层。....): 批处理规范化层的功能接口。conv1d(...): 功能接口为一维卷积层。conv2d(...): 功能界面为二维卷积层。...max_pooling1d(...): 一维输入的最大池化层。max_pooling2d(...): 用于2D输入(例如图像)的最大池化层。....): 用于3D输入的最大池化层。separable_conv1d(...): 功能接口为深度可分离的一维卷积层。separable_conv2d(...): 功能接口为深度可分离的二维卷积层。

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通用卷积神经网络CCNN

当考虑具有相同 CNN 的不同维度数据时，这两个问题会进一步加剧，例如序列（1D）、视觉（2D）和高维数据（3D、4D），因为不同的维度以不同的特征长度和分辨率运行，例如一秒音频的长度很容易达到 16000...CCNN 在序列 (1D)、视觉 (2D) 任务、以及不规则采样数据和测试时间分辨率变化的任务上超过 SOTA。...该网络将坐标映射到该位置的卷积核值：（图 1a）。通过将 K 个坐标的向量通过 G_Kernel，可以构造一个大小相等的卷积核 K，即。...结果，使用神经网络作为核生成器网络的 CNN 经历了与通道⋅内核大小成比例的特征表示方差的逐层增长。...具有小卷积核的 2D CNN，例如 ResNet-18，由于中间池化层缺乏细粒度的全局上下文建模，无法解决 Pathfinder。编辑：于腾凯校对：林亦霖

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解决CNN固有缺陷， CCNN凭借单一架构，实现多项SOTA

当考虑具有相同 CNN 的不同维度数据时，这两个问题会进一步加剧，例如序列（1D）、视觉（2D）和高维数据（3D、4D），因为不同的维度以不同的特征长度和分辨率运行，例如一秒音频的长度很容易达到 16000...该网络将坐标映射到该位置的卷积核值：（图 1a）。通过将 K 个坐标的向量通过 G_Kernel，可以构造一个大小相等的卷积核 K，即。...如果输入信号 x 有分辨率变化，例如最初在 8KHz 观察到的音频现在在 16KHz 观察到，则与离散卷积核进行卷积以产生不同的响应，因为核将在每个分辨率下覆盖不同的输入子集。...结果，使用神经网络作为核生成器网络的 CNN 经历了与通道⋅内核大小成比例的特征表示方差的逐层增长。...具有小卷积核的 2D CNN，例如 ResNet-18，由于中间池化层缺乏细粒度的全局上下文建模，无法解决 Pathfinder。

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万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

如果输入层有多个通道，那事情就变得非常有趣了。下图阐述了 1 x 1 卷积在一个维度为 H x W x D 的输入层上的操作方式。...举一个具体的案例，假设输入层的大小为 7 x 7 x 3（高 x 宽 x 通道），过滤器大小为 3 x 3 x 3，经过一个过滤器的 2D 卷积后，输出层的大小为 5 x 5 x 1（仅有 1 个通道）...使用 1 个过滤器做标准的 2D 卷积来创建一个 1 层的输出一般来说，两个神经网络层间应用了多个过滤器，现在假设过滤器个数为 128。...128 次 2D 卷积得到了 128 个 5 x 5 x 1 的输出映射。然后将这些映射堆叠为一个大小为 5 x 5 x 128 的单个层。空间维度如高和宽缩小了，而深度则扩大了。 ?...深度可分离卷积与 2D 卷积之间的乘法运算次数之比为： ? 对于大部分现代框架而言，输出层往往都有许多个通道，例如几百甚至几千个通道。

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万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

如果输入层有多个通道，那事情就变得非常有趣了。下图阐述了 1 x 1 卷积在一个维度为 H x W x D 的输入层上的操作方式。...举一个具体的案例，假设输入层的大小为 7 x 7 x 3（高 x 宽 x 通道），过滤器大小为 3 x 3 x 3，经过一个过滤器的 2D 卷积后，输出层的大小为 5 x 5 x 1（仅有 1 个通道）...使用 1 个过滤器做标准的 2D 卷积来创建一个 1 层的输出一般来说，两个神经网络层间应用了多个过滤器，现在假设过滤器个数为 128。...128 次 2D 卷积得到了 128 个 5 x 5 x 1 的输出映射。然后将这些映射堆叠为一个大小为 5 x 5 x 128 的单个层。空间维度如高和宽缩小了，而深度则扩大了。 ?...深度可分离卷积与 2D 卷积之间的乘法运算次数之比为： ? 对于大部分现代框架而言，输出层往往都有许多个通道，例如几百甚至几千个通道。

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斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络

1 维卷积 1.5 带填充的文本的一维卷积 [带填充的文本的一维卷积] 输入长度为 L 的词序列假设单词维度为 4，即有 4 channels 卷积后将会得到 1 channel 多个channel...，则最终得到多个 channel 的输出，关注的文本潜在特征也不同 1.6 conv1d，随时间推移填充最大池化 [conv1d，随时间推移填充最大池化] 平均池化对 feature map 求平均 1.7...2 的局部最大池化 1.10 1维卷积的k-max pooling [conv1d, k-max pooling over time, k= 2] 记录每一个 channel 的所有时间的 top k...{c}\} 使用多个过滤器权重 w 不同窗口大小 h 是有用的由于最大池化 \hat{c}=\max \{\mathbf{c}\}，和 c 的长度无关 \mathbf{c}=\left[c_{1},...1x1 卷积，即网络中的 Network-in-network (NiN) connections，是内核大小为1的卷积内核 1x1 卷积提供了一个跨通道的全连接的线性层它可以用于从多个通道映射到更少的通道

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【NLP实战】文本分类之 TextCNN

CNN的原理也是如此，我们可以通过卷积核，来补捉文本的局部相关性特征。同时，我们也可以使用多个不同的卷积核，来捕捉多个ngram信息。...如下图所示，示意图中第一层输入为7*5的词向量矩阵，其中词向量维度为5，句子长度为7，然后第二层使用了3组宽度分别为2、3、4的卷积核，图中每种宽度的卷积核使用了两个。...= Conv1D(filters=64, kernel_size=1, padding=same)(x) conv1 = MaxPool1D(pool_size=32)(conv1)...conv2 = Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding=same)(x) conv2 = MaxPool1D(pool_size=32)(conv2)...conv3 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, padding=same)(x) conv3 = MaxPool1D(pool_size=32)(

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·使用一维卷积神经网络处理时间序列数据

个人网站–> http://www.yansongsong.cn 概述许多技术文章都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是在图像识别中的应用。...此外，它还能应用于自然语言处理的任务（由于单词的接近性可能并不总是一个可训练模式的好指标，因此 LSTM 网络在 NLP 中的应用更有前途）。 1D CNN 和 2D CNN 之间有什么区别？...第一个 1D CNN 层：第一层定义了高度为 10（也称为卷积核大小）的滤波器（也称为特征检测器）。只有定义了一个滤波器，神经网络才能够在第一层中学习到一个单一的特征。...这意味着这个层的输出矩阵的大小只有输入矩阵的三分之一。第三和第四个 1D CNN 层：为了学习更高层次的特征，这里又使用了另外两个 1D CNN 层。...输出矩阵的大小为 1 x 160 。每个特征检测器在神经网络的这一层中只剩下一个权重。 Dropout 层： Dropout 层会随机地为网络中的神经元赋值零权重。

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了解1D和3D卷积神经网络|Keras

当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。...在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。 2维CNN | Conv2D 这是在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神经网络。...参数kernel_size（3，3）表示核的（高度，宽度），并且核深度将与图像的深度相同。 1维CNN | Conv1D 在介绍Conv1D之前，让我给你一个提示。在Conv1D中，核沿一维滑动。...mark 以下是在keras中添加Conv3D层的代码。...在2D CNN中，核沿2个方向移动。2D CNN的输入和输出数据是3维的。主要用于图像数据。在3D CNN中，核沿3个方向移动。3D CNN的输入和输出数据是4维的。

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了解1D和3D卷积神经网络|Keras

译者|Arno 当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。...在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。 2维CNN | Conv2D 这是在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神经网络。...参数kernel_size（3，3）表示核的（高度，宽度），并且核深度将与图像的深度相同。 1维CNN | Conv1D 在介绍Conv1D之前，让我给你一个提示。在Conv1D中，核沿一维滑动。...mark 以下是在keras中添加Conv3D层的代码。...在2D CNN中，核沿2个方向移动。2D CNN的输入和输出数据是3维的。主要用于图像数据。在3D CNN中，核沿3个方向移动。3D CNN的输入和输出数据是4维的。

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Tensorflow卷积理解

CNN全称是convolutional neural network,可以这么说,只要神经网络里有一层卷积层,就可以称其为CNN....8, 8, 8, 8], [9, 9, 9, 9, 9]]]], tf.float32, [1, 3, 3, 5]) 因为图像通道变为5,卷积核的输入通道也要填为...通过运行结果,不难猜出,卷积核对5个通道都进行了计算,然后因为输出为1通道,所以把这5层叠加起来输出....上面我们使用了 2 4 3 1 的卷积核在原图 1 2 3 4 5 6 7 8 9 上滑动第一个值的计算是1x2+2x4+4x3+5x1=27....至此,Tensorflow二维的卷积应该就比较清楚了. conv1d 有了2d卷积的理解,看1d应该更容易.对一维来讲,卷积就是对一条线一小段一小段地叠加.这个我会结合DeepLearning这本书上的卷积章节做一些整理

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【他山之石】PointNet论文复现及代码详解

关于一维卷积conv1d 在PointNet中，用到的卷积操作都是conv1d，和卷积神经网络用到的conv2d有些不同，这里先介绍一下conv1d操作原理，这样能更好的理解数据在PointNet中是怎么变化的...假设做的第一步卷积操作是conv1 = torch.nn.Conv1d(3, 64, 1)，即输入通道=3，输出通道=64，卷积核大的大小为1，卷积核第二个维度是由in_channels来决定的，所以实际上卷积大小为...进一步理解一下，在第一个卷积层中，使用conv1对x进行卷积的时候，实际上是使用64个3*1的卷积核进行卷积，输出尺寸应该是1*64*2500，其中1还是batch size。 ?...如下图例子所示，样本大小是7*5,每个词向量大小是5，对应点云中点的坐标维度是3。7代表有7个词，对应点云样本有2500个点。...上面提到，在PointNet中所有卷积核的大小都是1，也就是每层卷积都是对单个点样本进行处理，并没有考虑别的点。但在下面的例子的一维卷积中，卷积核可以不同。比如可以是2,3,4等。

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深度学习中的12种卷积网络，万字长文一文看尽

如果输入层有多个通道，那事情就变得非常有趣了。下图阐述了 1 x 1 卷积在一个维度为 H x W x D 的输入层上的操作方式。...举一个具体的案例，假设输入层的大小为 7 x 7 x 3（高 x 宽 x 通道），过滤器大小为 3 x 3 x 3，经过一个过滤器的 2D 卷积后，输出层的大小为 5 x 5 x 1（仅有 1 个通道）...使用 1 个过滤器做标准的 2D 卷积来创建一个 1 层的输出一般来说，两个神经网络层间应用了多个过滤器，现在假设过滤器个数为 128。...128 次 2D 卷积得到了 128 个 5 x 5 x 1 的输出映射。然后将这些映射堆叠为一个大小为 5 x 5 x 128 的单个层。空间维度如高和宽缩小了，而深度则扩大了。...深度可分离卷积与 2D 卷积之间的乘法运算次数之比为：对于大部分现代框架而言，输出层往往都有许多个通道，例如几百甚至几千个通道。

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使用2D卷积技术进行时间序列预测

根据所学的卷积窗参数，它们可以像移动平均线、方向指示器或模式探测器一样随时间变化。 ? step 1 这里有一个包含8个元素的数据集，过滤器大小为4。过滤器中的四个数字是Conv1D层学习的参数。...，过滤器大小是8。...2D卷积我们实际需要的是一个卷积窗口，它可以查看我们的模型特征并找出哪些特征是有益的。2D卷积可以实现我们想要的效果。 ?...在做了一些尝试之后，本文将使用（1，filter_size）大小的2D卷积窗口，在上图中，filter_size=3。回到我们的能源预测问题，我们有12个特点。...可以看到，2D卷积的效果优于其它所有的预测模型。补充如果我们使用类似的想法，但同时用尺寸为（8,1）的滤波器进行卷积运算呢？

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TextCNN文本分类（keras实现）「建议收藏」

（2）卷积层（Convolution Laye）在处理图像数据时，CNN使用的卷积核的宽度和高度的一样的，但是在text-CNN中，卷积核的宽度是与词向量的维度一致！...（3）池化层（Pooling Layer）因为在卷积层过程中我们使用了不同高度的卷积核，使得我们通过卷积层后得到的向量维度会不一致，所以在池化层中，我们使用1-Max-pooling对每个特征向量池化成一个值..., 记为|D|） embedding_size （将词向量的维度, 由原始的 |D| 降维到 embedding_size） filter_size_arr （多个不同size的filter） 2、2015...卷积核的大小影响较大，一般取1~10，对于句子较长的文本，则应选择大一些。卷积核的数量也有较大的影响，一般取100~600 ，同时一般使用Dropout（0~0.5）。...；然后通过神经网络的训练迭代更新得到一个合适的权重矩阵（具体实现过程可以参考skip-gram模型），行大小为vocabulary_size，列大小为词向量的维度，将本来以one-hot编码的词向量映射到低维空间

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3D卷积神经网络

在这个结构中，卷积层中每一个特征map都会与上一层中多个邻近的连续帧相连，因此捕捉运动信息。...特征maps的空间大小为：((21/3)*(12/3)=7*4 S5—>C6： 7x4的2D卷积，直接消除空间维度变成1*1。C6的特征maps数量保持不变，依然为13*6。...深度3DCNN模型该模型包括了8个卷积层(3*3*3)，5个最大池化层，2个全连接层，模型的输入为3*16*112*112(长112、宽112，3通道，16帧)，pool1是一个2D池化，pool2...时间卷积核大小的比较上图中左图使用的时间卷积核大小都是相同的，当时间卷积核大小为1的时候,3D卷积就退化成了2D卷积，我们可以看到它的精度是最低的。...双通道时间卷积，学习不同快慢的时间信息经过上面的空间转换，空间的维度已经压缩成了1个，故使用2D卷积就可以来实现。

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