之前实现了一个图像和行向量相互转换的函数,逐图像进行局部连接矩阵的转换

其实现原理较下标计算更易理解,通过循环,逐个图像对局部连接矩阵进行切片操作,得到矩阵后拉平为向量,以行向量方式进行保存

反向转换图像可以设置标志位isstinct,是否返回叠加图像还是原图,其实现原理是在指定位置赋值过程中是执行累加还是执行覆盖

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前面实现了图像转列向量,在之前推导过程中使用的是行向量,所以修改im2col.py,实现im2row的功能

卷积核大小为\(2\times 2\),步长为1,零填充为0

  • field_height = 2
  • field_width = 2
  • stride = 1
  • padding = 0

2维图像大小为\(3\times 3\),3维图像大小为\(2\times 3\times 3\),4维图像大小为\(2\times 2\times 3\times 3\)

所以输出数据体的空间尺寸为\(2\times 2\),深度为2,数量为2

  • out_height = 2
  • out_width = 2
  • depth = 2
  • N = 2
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im2col表示image to column,将图像转换成列向量

卷积操作步骤:首先将卷积核映射到x_padded左上角,然后沿着行方向操作,每次滑动stride距离;到达最右端后,将卷积核往列方向滑动stride距离,再实现从左到右的滑动

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cs231n课程Convolutional Neural Networks: Architectures, Convolution / Pooling Layers中提到使用矩阵乘法方式完成卷积层及池化层操作,同时在Assignment #2: Fully-Connected Nets, Batch Normalization, Dropout, Convolutional Nets中给出了一个卷积层转全连接层的实现 - im2col.py

im2col表示将滤波器局部连接矩阵向量化为列向量(column vector),在行方向进行堆叠,最终得到2-D矩阵

im2col.py使用 花式下标求解 的方式,让我觉得应该写篇文章好好学习一下

本文介绍一些numpy实现,下一篇介绍im2col实现,第三篇实现im2row,第四篇介绍另一种实现图像和行向量互换的方式,最后实现池化层图像和行向量的互换pool2row

  1. 数组扩展
  2. 数组变形
  3. 数组填充
  4. 维数转换
  5. 矩阵提取
  6. 数据叠加
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卷积神经网络(convolutional neural network)在神经网络(neural network)的基础上进一步发展,实现更强大的分类、识别性能

结合cs231n课程Convolutional Neural Networks: Architectures, Convolution / Pooling Layers,介绍卷积层和池化层,以及基于卷积层、池化层和全连接层的卷积神经网络常用的组成模式

暂不涉及之后发展的网络结构和组成模式

卷积神经网络以神经元为单位进行网络组织,不同于神经网络的2-D处理,卷积神经网络假定输入数据是图像(image),每层的输入输出都是一个3维数据体(3-D volume),各层神经元不仅在2-D空间上进行排列,还在深度(depth)上进行组织

卷积神经网络主要的层类型有卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer)和全连接层(fully-connected layer

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