卷积

6-1 从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。

04 卷积神经网络目录1. 基本概念1.1 卷积神经网络1.2 卷积1.3 汇聚（池化）2. CNN网络架构及参数学习2.1 网络架构

CoAtNet（NeurIPS 2023, Google）论文解读paper：CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes

西西弗Sisyphus

卷积层的输出flyfish在卷积神经网络中，卷积层的输出尺寸计算主要依赖于输入尺寸、卷积核尺寸、步幅（stride）和填充（padding）。

拉普拉斯变换与卷积前面描述卷积，本文由卷积引入拉普拉斯变换。拉普拉斯变换就是给傅里叶变换的 iωt 加了个实部，也可以反着理解，原函数乘以 e − β t e^{-\beta t} e−βt 再做傅里叶变换，本质上都是傅里叶变换的扩展。

31、matlab卷积运算：卷积运算、二维卷积、N维卷积语法1：w = conv(u,v) 返回向量 u 和 v 的卷积。语法2：w = conv(u,v,shape) 返回如 shape 指定的卷积的分段。

scipy一维卷积函数convolve1d卷积是一种积分变换方法，可理解为滑动平均的推广，在连续函数和数列上的定义分别为f ( t ) ∗ g ( t ) = ∫ f ( τ ) g ( t − τ ) d τ x ( n ) ∗ h ( n ) = ∑ x ( i ) h ( n − i ) f(t)*g(t) = \int f(\tau)g(t-\tau)\text d\tau\\ x(n)*h(n) = \sum x(i)h(n-i) f(t)∗g(t)=∫f(τ)g(t−τ)dτx(n)∗h(n)=∑x(i)h(n−i)

【深度学习】Pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~四维张量；conv3d~五维张量）卷积运算是一种在信号处理、图像处理和神经网络等领域中广泛应用的数学运算。在图像处理和神经网络中，卷积运算可以用来提取特征、模糊图像、边缘检测等。在信号处理中，卷积运算可以用来实现滤波器等操作。

basic CNN下面这种由线形层构成的网络是全连接网络。对于图像数据而言，卷积神经网络更常用。通过二维卷积可以实现图像特征的自动提取，卷积输出的称为特征图；特征提取之后可以通过全连接层构造分类器进行分类。

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信号与线性系统翻转课堂笔记6——卷积对应教材：《信号与线性系统分析（第五版）》高等教育出版社，吴大正著（1，重点）卷积积分的计算，掌握图解法计算分段连续函数的卷积积分；（2，重点）卷积的性质，能够灵活运用利用卷积的性质来求卷积；（3，重点）了解卷积在LTI系统分析中的重要地位，会分析子系统级联、并联的等效系统；（4）会利用卷积的方法求LTI系统的零状态响应；（5）本章总结。

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pytorch中Conv1d、Conv2d与Conv3d详解卷积（convolution），是一种运算，你可以类比于加，减，乘，除，矩阵的点乘与叉乘等等，它有自己的运算规则，卷积的符号是星号*。表达式为：

GEE中核函数在不同缩放级别下的区别Circle Kernel at 10m (px): Tile error: Output of image computation is too large (2 bands for 122013995 pixels = 1861.8 MiB > 80.0 MiB). If this is a reduction, try specifying a larger 'tileScale' parameter.