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反卷积是什么？反卷积的作用

反卷积与卷积反卷积，顾名思义是卷积操作的逆向操作。为了方便理解，假设卷积前为图片，卷积后为图片的特征。...反卷积，输入图片的特征，输出图片，起到还原的作用。如下动图： ? 我们知道卷积结合池化的降维作用，将神经网络推向深度学习，开启神经网络的新世界，那么反卷积的作用呢？...反卷积的作用反卷积崭露头角于“Unsupervised Representations Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial...Networks”，这篇论文主要工作就是用GANs生成图片，其中的generator和discriminator均采用深度学习，generator生成图片过程中采用的就是反卷积操作（当然discriminator...反卷积的类型一般类型： ?

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卷积、反卷积、池化、反池化「建议收藏」

之前一直太忙，没时间整理，这两天抽出点时间整理一下卷积、反卷积、池化、反池化的内容，也希望自己对一些比较模糊的地方可以理解的更加清晰。...二、反卷积为了更深度的了解反卷积，现在还来看下卷积的数学操作。...2、反卷积的数学操作反卷积的操作就相当于对上述 y y y左乘 c T c^T cT，维度如下： c T c^T cT的维度是 16 ∗ 4 16*4 16∗4， y y y的维度是 4 ∗ 1 4...3、反卷积和卷积的关系反卷积就是特殊的卷积，是使用Full模式的卷积操作，便可以将输入还原，在tensorFlow中，反卷积的操作也是卷积操作。...四、反池化池化操作中最常见的最大池化和平均池化，因此最常见的反池化操作有反最大池化和反平均池化，其示意图如下：反最大池化需要记录池化时最大值的位置，反平均池化不需要此过程。

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卷积与反卷积关系超详细说明及推导（反卷积又称转置卷积、分数步长卷积）

layers），亦或者是反卷积（deconvolution）。 ...虽然在一些文章中将反卷积与转置卷积认为是等价的，但是 [1] 中的作者表示他们反对使用反卷积来表示转置卷积，他们的依据是在数学中反卷积被定义为卷积的逆，这实际上与转置卷积是不相同的。...这也对应上了上面的结论，总可以使用直接卷积来模拟转置卷积。下面我们具体举几个例子来说明转置卷积的计算过程。如上图所示，第一行是卷积的过程，第二行是一个反卷积的过程。...另外我们可以以一种较为直觉的角度去理解卷积和反卷积。在上图中的第一行，我们看到代表输入的蓝色矩阵中的 1 实际上只对计算代表输出的绿色矩阵中的 1 有贡献，对绿色矩阵中的其他值并没有贡献。...[2] ustc_lijia CSDN 博客《反卷积，转置卷积》发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/151922.html原文链接：https:/

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Tensorflow反卷积（DeConv）实现原理+手写python代码实现反卷积（DeConv）

上一篇文章已经介绍过卷积的实现，这篇文章我们学习反卷积原理，同样，在了解反卷积原理后，在后面手写python代码实现反卷积。...1 反卷积原理反卷积原理不太好用文字描述，这里直接以一个简单例子描述反卷积过程。...假设输入如下： [[1,0,1], [0,2,1], [1,1,0]] 反卷积卷积核如下: [[ 1, 0, 1], [-1, 1, 0], [ 0,-1, 0]] 现在通过stride=2来进行反卷积...，在接下的运算过程如下图所示： image.png 可以看到实际上，反卷积和卷积基本一致，差别在于，反卷积需要填充过程，并在最后一步需要裁剪。...对比结果可以看到，数据是一致的，证明前面手写的python实现的反卷积代码是正确的。

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如何正确的猜拳：反事实遗憾最小化算法

反事实遗憾算法是一种自我演绎的AI模型。本质是两个AI代理人互相对抗，从头开始学习游戏。...这个算法令人兴奋的是，随着游戏的进行它将越来越接近游戏的最佳策略，即纳什均衡。它已经在许多游戏和领域证明了自己，最有趣的是扑克特别是无限德州扑克。这是我们目前拥有的最好的扑克AI算法。...遗憾匹配遗憾匹配（RM）是一种寻找最大限度地减少对游戏每个步骤决策遗憾的算法。顾名思义，它从过去的行为学习告知未来决策，通过赞同它后悔以前没有采取的行为。在这个模式中，既有积极的遗憾和消极的遗憾。...在本教程中，我们将编写一个实现RM算法完猜拳游戏的简单程序。我们假设读者有Python编程语言的基础知识，最好是接触过Numpy。我们首先导入本程序所需的模块。...return np.random.choice(RPS.actions, p=strategy) # p refers to 'probability' “update_strategy”函数与遗憾匹配算法的核心思想一致

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一文搞懂反卷积，转置卷积

前言本文翻译自《Up-sampling with Transposed Convolution》，这篇文章对转置卷积和反卷积有着很好的解释，这里将其翻译为中文，以飨国人。如有谬误，请联系指正。...为什么是转置卷积转置卷积(Transposed Convolution)常常在一些文献中也称之为反卷积(Deconvolution)和部分跨越卷积(Fractionally-strided Convolution...)，因为称之为反卷积容易让人以为和数字信号处理中反卷积混起来，造成不必要的误解，因此下文都将称为转置卷积，并且建议各位不要采用反卷积这个称呼。...这个就像是卷积操作的反操作，其核心观点就是用转置卷积。举个例子，我们对一个 2 × 2 2 \times 2 2×2的矩阵进行上采样为 4 × 4 4 \times 4 4×4的矩阵。...即使它被称为转置卷积，它并不是意味着我们将一些现存的卷积矩阵简单转置并且使用其转置后的值。从本质来说，转置卷积不是一个卷积，但是我们可以将其看成卷积，并且当成卷积这样去用。

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无主复制系统(2)-读修复和反熵

② 反熵过程（Anti-entropy process）一些数据存储有后台进程，不断查找副本之间数据差异，将任何缺少的数据从一个副本复制到另一个副本。...不同于基于主节点复制的复制日志，该反熵过程不保证任何特定顺序的复制写入，并且会引入明显的同步滞后。并非所有系统都实现了这俩方案。如Voldemort目前无反熵过程。...若无反熵过程，由于【读修复】只在发生读取时才可能执行修复，那些很少访问的数据可能在某些副本中已丢失而无法再检测到，从而降低写的持久性。

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PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

你好，我是郭震在深度学习中，尤其是在处理图像相关任务时，卷积和反卷积（转置卷积）都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。...以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在 PyTorch 中的应用示例。传统卷积 (nn.Conv2d) 用途传统卷积通常用于特征提取。...转置卷积 (nn.ConvTranspose2d) 用途转置卷积，有时称为反卷积，主要用于增加数据的空间维度。...它可以被视为传统卷积的逆过程。工作原理转置卷积通过在每个输入数据点周围插入空白（通常是零填充），然后应用卷积核，以此来“扩展”数据的空间尺寸。...总结来说，传统卷积主要用于通过减少数据维度来提取特征，而转置卷积（反卷积）则用于通过增加数据维度来重构数据。两者在深度学习模型中根据任务需求被灵活运用。

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卷积神经网络CNN（1）——图像卷积与反卷积（后卷积，转置卷积）

，所以这里就详细解释卷积与反卷积。...1，图片大小为5×5，卷积核大小为3×3，卷积后图像大小：3×3 3.反卷积（后卷积，转置卷积）这里提到的反卷积跟1维信号处理的反卷积计算是很不一样的，FCN作者称为backwards convolution...FCN作者，或者后来对end to end研究的人员，就是对最终1×1的结果使用反卷积（事实上FCN作者最后的输出不是1X1，是图片大小的32分之一，但不影响反卷积的使用）。...这里图像的反卷积与图6的full卷积原理是一样的，使用了这一种反卷积手段使得图像可以变大，FCN作者使用的方法是这里所说反卷积的一种变体，这样就可以获得相应的像素值，图像可以实现end to end。...图8 到这里就把图像卷积与反卷积解释完成，如有不妥，请学者们指证。

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估算卷积层与反卷积层运算量

本文主要内容是介绍卷积、反卷积、分组卷积和分组反卷积的运算量分别是如何估算出来的。...普通反卷积接着我们来看下普通反卷积的运算量的计算方法，首先看一下反卷积前向和后向运算过程的示意图： ?...左上角也是定义了反卷积的输入与输出的feature map大小，这里反卷积的权值的形状与卷积有点不同，是，这是因为反卷积的前向和后向操作分别是对应卷积的后向和前向，也就是刚好反过来的。...分组反卷积来看下反卷积，有了分组卷积的铺垫，分组反卷积也不难求，分组反卷积的FP同样也是对应分组卷积的BP： ? 同样的，左上角定义了分组反卷积的输入和输出feature map大小，分组数为。...如果想更加详细的了解代码上的实现，读者可以参考MXNet中反卷积权值shape的推断部分，还有反卷积前向部分代码，或者一些推理框架，比如NCNN和MNN的实现。

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『深度概念』极简图解卷积与反卷积操作

1.正卷积正向卷积的实现过程。假设输入的图片 input 尺寸为 4x4，元素矩阵为: ? 卷积核的尺寸为 3x3，其元素矩阵为： ?...正向卷积操作：步长 strides = 1, 填充 padding = 0,输出形状为 2x2，该过程如下图所示： ? 在上面这幅图中，底端为输入，上端为输出，卷积核为 3x3。...2.反卷积那么，反卷积的操作就是要对这个矩阵运算过程进行转置，通过输出 Y 得到输入 X： X=CTY 从矩阵元素形状的角度出发，可以理解为：16x1=16x4x4x1，下面这个动画比较生动地描述了反卷积过程...值得注意的是，反卷积操作并不是卷积操作的可逆过程，也就是说图像经过卷积操作后是不能通过反卷积操作恢复原来的样子。这是因为反卷积只是转置运算，并非可逆运算。

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抽丝剥茧，带你理解转置卷积（反卷积）

目录前言普通卷积（直接卷积）转置卷积形象化的转置卷积总结前言转置卷积又叫反卷积、逆卷积。...所以学习转置卷积之前，我们一定要弄清楚标准名称，遇到他人说反卷积、逆卷积也要帮其纠正，让不正确的命名尽早的淹没在历史的长河中。我们先说一下为什么人们很喜欢叫转置卷积为反卷积或逆卷积。...所以转置卷积的名字就由此而来，而并不是“反卷积”或者是“逆卷积”，不好的名称容易给人以误解。形象化的转置卷积但是仅仅按照矩阵转置形式来理解转置卷积似乎有些抽象，不像直接卷积那样理解的直观。...所以我们也来尝试一下可视化转置卷积。前面说了在将直接卷积向量化的时候是将卷积核补零然后拉成列向量，现在我们有了一个新的转置卷积矩阵，可以将这个过程反过来，把16个列向量再转换成卷积核。...这里有一点需要注意，我们定义的卷积核是左上角为a，右下角为i，但在可视化转置卷积中，需要将卷积核旋转180°后再进行卷积。

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对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解

转置卷积和反卷积的区别那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...因为根据反卷积的数学含义，通过反卷积可以将通过卷积的输出信号，完全还原输入信号。而事实是，转置卷积只能还原shape大小，而不能还原value。...但是又名反卷积（deconvolutions）的这种叫法是不合适的，因为它不符合反卷积的概念。...所以，通过B的转置 – “反卷积”，我们从卷积结果shape=2×2得到了shape=3×3，重建了分辨率。...,经过了反卷积滤波B=[2,2].输出为[3,3]。

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对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解

转置卷积和反卷积的区别那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...因为根据反卷积的数学含义，通过反卷积可以将通过卷积的输出信号，完全还原输入信号。而事实是，转置卷积只能还原shape大小，而不能还原value。...但是又名反卷积（deconvolutions）的这种叫法是不合适的，因为它不符合反卷积的概念。转置卷积的动态图 ?...所以，通过B的转置 - “反卷积”，我们从卷积结果shape=2×2得到了shape=3×3，重建了分辨率。...],经过了反卷积滤波B=[2,2].输出为[3,3]。

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用反卷积（Deconvnet）可视化和理解卷积网络

and understandingConvolutional Networks 本文是Matthew D.Zeiler 和Rob Fergus于（纽约大学）13年撰写的论文，主要通过Deconvnet（反卷积...）来可视化卷积网络，来理解卷积网络，并调整卷积网络；本文通过Deconvnet技术，可视化Alex-net，并指出了Alex-net的一些不足，最后修改网络结构，使得分类结果提升。...1正常卷积过程convnet：如图右侧黑框流程图部分，上一层pooled的特征图，通过本层的filter卷积后，形成本层的卷积特征，然后经过ReLU函数进行非线性变换的到Recitifed特征图，再经过本层的...3反卷积过程deconvnet： 3.1Unpooling 顾名思义就是反pooling过程，由于pooling是不可逆的，所以unpooling只是正常pooling的一种近似；通过记录正常pooling...3，特征推广七，一些困惑和理解本文提出了一种新的卷积特征可视化技术，帮助理解卷积网络的特性，以及根据可视化来调整卷积网络。

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最小熵原理之——无监督学习的原理

我觉得，不仅仅是NLP，信息熵最小化很可能是所有无监督学习的根本。何为最小熵原理？读者或许已经听说过最大熵原理和最大熵模型，现在这个最小熵原理又是什么？它跟最大熵不矛盾吗？...而对于最小熵原理，我们有两个理解角度：直观的理解：文明的演化过程总是一个探索和发现的过程，经过我们的努力，越多越多的东西从不确定变成了确定，熵逐渐地趋于最小化。...因此，要从一堆原始数据中发现隐含的规律（把文明重演出来），就要在这个规律是否有助于降低总体的信息熵，因为这代表了文明演化的方向，这就是“最小熵原理”。...于是，我沿着“最小熵原理”这条路，重新整理了前人的工作，并做了一些新的拓展，最终就有了这些文字。读者将会慢慢看到，最小熵原理能用一种极具解释性和启发性的方法来导出丰富的结果来。...二、语言的信息让我们从考究语言的信息熵开始，慢慢进入这个最小熵原理的世界～信息熵=学习成本从《“熵”不起：从熵、最大熵原理到最大熵模型（一）》我们可以知道，一个对象的信息熵是正比于它的概率的负对数的

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机器学习: 可视化反卷积操作

本文主要内容：反卷积操作的整体可视化通过分离更重要的组件来优化网络解决合成数据集问题插图的任务是我能想到的最简单的任务：为合成数据构建一个自动编码器。它是合成的这一事实可能会引发一些问题。...该模型由一个用于编码器的卷积层和一个用于解码器的反卷积（也称为卷积转置）组成。 2....作为反卷积操作，它有一组过滤器，每个过滤器按某个值缩放，然后相加；换句话说，滤波器的加权和应该与所需的输出相匹配。下图包含两个恢复曲线的示例。...问题是，反卷积将总结图像的重叠部分。...总结这个简单的例子说明了反卷积是如何工作的，以及如何使用噪声（有时大小不同）来训练神经网络。所描述的方法确实适用于较大的网络，并且噪声幅度成为试验的超参数。

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深度学习中的反卷积(Transposed Convolution)

反卷积(Transposed Convolution)是一种图像上采样(UpSample)的方法，在DCGAN中用它来将随机采样的值转换为一张完整的图像。 DCGAN生成手写数字。...图片来源【5】 Transposed Convolution “反向卷积也叫转置卷积，它是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核(Kernel)，再进行正向卷积...反卷积的操作只是恢复了矩阵的尺寸大小，并不能恢复每个元素值。...www.cnblogs.com/shine-lee/p/11559825.html A guide to convolution arithmetic for deep learning Tensorflow中实现反卷积...此时仍然不能生成尺寸为6x6的图片，Tensorflow会在左上再填充一行和一列0，填充后的输入为：对input执行卷积核为3x3的卷积操作，结果如下：反卷积动图效果 No padding,

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基于深度卷积神经网络的图像反卷积学习笔记

本文的工作是在反卷积的伪逆背景下，我们利用生成模型来弥补经验决定的卷积神经网络与现有方法之间的差距。...分析我们的目标是训练一个网络结构 f(·) ，使得下面式子最小： image.png |N|为样本集中图像对的个数。我们已经使用了最近的两种深度神经网络来解决这个问题，但都不成功。...经典的维纳反卷积相当于使用Tikhonov正则化矩阵。维纳反卷积如下： image.png SNR为信噪比，k+为伪逆核，噪声越大，1/SNR就越大。...饱和度影响了许多现有的反卷积算法。PSNR如图： image.png 从图中可以得出两点：（1）训练后的网络比简单地执行可分离核反演具有优势，无论是随机初始化还是使用伪逆初始化。...总的来说，我们提出了一种深度卷积网络结构来完成具有挑战性的反卷积任务，我们的主要贡献是使得传统的反卷积方法通过一系列的卷积步骤来指导神经网络和近似的反卷积，我们的系统新颖地使用了两个模块对应的反卷积和伪影去除

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推荐 | 深度学习反卷积最易懂理解

引言 · 普通图像反卷积，跟深度学习中的反卷积是一回事吗？别傻傻分不清！...其实它们根本不是一个概念图像反卷积最早支持反卷积是因为图像去噪跟去模糊，知道图像去模糊时候会使用反卷积技术，那个是真正的反卷积计算，会估算核，会有很复杂的数学推导，主要用在图像的预处理与数字信号处理中...本质上反卷积是一种图像复原技术，典型的图像模糊可以看成事图像卷积操作得到的结果，把模糊图像重新复原为清晰图像的过程常常被称为去模糊技术，根据模糊的类别不同可以分为运动模糊与离焦模糊，OpenCV支持对这两张模糊图像进行反卷积处理得到清晰图像...深度学习中的反卷积深度学习中典型网络就是卷积神经网络，对图像分类，对象检测都可以取得很好的效果。...论文中提到的反卷积操作实现上采样跟图像处理中反卷积实现图像去模糊有本质区别，这里的反卷积更加准确的说法应该是转置卷积。 ?

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