卷积运算是指通过滑动窗口在输入数据上进行的一种运算,而互相关运算则是卷积运算的一种变体。在这两种运算中,滤波器或核函数会与输入数据进行逐元素相乘,并将所有乘积相加以得到输出结果。 2. 区别一:核函数的翻转 在卷积运算中,核函数通常会被翻转180度,然后与输入数据进行相乘。而在互相关运算中,核函数不会被...
实际上,这种操作亦应该是互相关(cross-correlation),而卷积需要把卷积核顺时针旋转180度(即将卷积核上下翻转再左右翻转)然后再做点乘。卷积运算和互相关运算虽然类似,但如果它们使用相同的核数组,对于同一个输入,输出往往并不相同。 那么,你也许会好奇在深度学习中卷积层为何能使用互相关运算替代卷积运算。这主要原因在...
卷积运算图示 我们还是用上面互相关运算那幅图,我们记得cross-correlation的循环顺序是从左到右,从上到下。 而convolution是从右到左,从下到上,即在点E处的计算为:G[3,3]=a∗I+b∗H+c∗G+d∗F+e∗E+f∗D+g∗C+h∗B+i∗A 那么这就相当于将‘filter翻转’了,即先上下翻转、再左右...
实际上,这种操作亦应该是互相关(cross-correlation),而卷积需要把卷积核顺时针旋转180度(即将卷积核上下翻转再左右翻转)然后再做点乘。卷积运算和互相关运算虽然类似,但如果它们使用相同的核数组,对于同一个输入,输出往往并不相同。 那么,你也许会好奇在深度学习中卷积层为何能使用互相关运算替代卷积运算。这主要原因在...
卷积运算与互相关运算 背景 信号与系统这门课我忘得快差不多了,现在只记住了一个概念:时域卷积等于频域乘积 现在用深度学习,总感觉里面的卷积怪怪的,如下是深度学习所谓的“卷积”(其实是互相关运算): 输入对应位置和卷积核对应位置相乘再求和,得到输出。
(又称卷积窗口)的形状取决于卷积核的高和宽,即2×;2。图5.1中的阴影部分为第一个输出元素及其计算所使用的输入和核数组元素:0×;0+1×;1+3×;2+4×;3=19。 在二维互相关运算中,卷积窗口从输入数组的最左上方开始,按从左往右、从上往下的顺序,依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时,窗口中...