这个答案也很简单,既然我们有了总变差公式x^TLx=\sum^N_k\lambda_k\tilde{x}^2_k,还有了傅里叶系数的计算公式\tilde{x}_k=<v_k,x>,可以很简单地得到当x=v_1即图信号与最小的特征值\lambda_1所对应的特征向量v_1相同时总变差最小。 同理,如果我们要选择一组彼此正交的图信号,使得各自的总变差依...
不加入Padding运算,直接进行卷积运算,特征图会变小。公式为:(W1-F)/S+1=W2 如,令W1=5,F=3,S=1,则W2=3 Full卷积 实现反卷积运算的核心步骤是在特征图中padding 0,然后进行卷积运算使得特征图变大。公式为:(W1-F+2P)/S+1 = W2 如,令W1=5,F=3,P=2,S=1,则W2=7 2,反卷积(FCN反卷积) FCN...
第一层:卷积层,卷积核大小为11x11,输出为96个特征图。输入为3个通道,卷积核的维度为R^(11x11x3x96),同时滑动步长stride=4,填充padding=2,根据公式: 那么输出的特征图大小为: 因此输出的特征图为H^(1)∈ R ^(55x55x96)。卷积之后使用ReLU激活函数。 第二层:池化层,使用的是最大值池化,其中池化窗口大小...
而对于图 (graph) 结构，也可以采取类似的方法进行卷积。例如对下图中红色的节点卷积就等于取其邻居节点进行加权平均。GCN 中给出了图卷积的计算公式，如下所示，其中 H(l) 表示节点在第 l 层的特征向量，H(l+1) 表示经过卷积后节点在第 l+1 层的特征向量，W(l) 表示第 l 层卷积的参数，σ 表示激活函...
图信号中的拉普拉斯算子L为: L=Δf(x,y)=∇2f(x,y)=f(x+1,y)+f(x−1,y)+f(x,y+1)+f(x,y−1)−4f(x,y) 但是在图信号里,它又有稍微的不一样。 L=Δf(x,y)=Δf(i)=f(xi+1,yj)+f(xi−1,yj)+f(xi,yj+1)+f(xi,yj−1)−4f(xi,yj)=f(xi+1,yj)−f(xi...
通过对上面两个局限的改进,我们便得到了最终的层特征传播公式: 其中 公式中的与对称归一化拉普拉斯矩阵十分类似,而在谱图卷积的核心就是使用对称归一化拉普拉斯矩阵,这也是GCN的卷积叫法的来历。原论文中给出了完整的从谱卷积到GCN的一步步推导,我是看不下去的,大家有兴趣可以自行阅读。
卷积神经网络中的卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数(维度)变化、卷积核大小与深度等概念解释,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
最近复习了一下卷积神经网络,好久没看都搞忘了。 计算特征图的公式如下: 其中n表示原来图像的大小,p表示padding的大小,f表示filter的大小,s表示stride,计算完成之后向下取整,就可以了。这里记录一下这个公式,以免自己搞忘了。同时,还有一个容易搞忘的地方是,在图像的卷积当中,一组filter的channel数量一定和图像的cha...
图11展示了图10中的一个网络,并为每条连接添加了权重标记。在神经元内部,4个输入像素中的每一个都与其相应的权重相乘,如图11中公式所示。 图像11 假设这里每次移动的步长设置为1(步长可以自己设置),每次相乘后将像素点索引移动一位,权重矩阵与另外一组像素相乘。以此类推,直到整个像素矩阵都与权重矩阵进行了相乘运...