【王木头学科学|深度学习】1. 什么是卷积?卷积的3个意义。卷积、图像卷积操作、卷积神经网络
1. 卷积1.1 什么是卷积例子,f是吃进去的食物,而且还在一直消化,比如十点吃进去,十二点还剩多少,但看f函数是不够的,g函数代表消化了多少。到一般情况,在x时刻吃进去,t时刻还剩多少可以发现f和g函数里面的自变量相加会消掉其中一个,x+(t-x)=t,这也是判断是不是卷积的一个重要标志。1.2 卷积的意义、价值卷积卷在哪?**卷积的价值:**对于一个系统,输入不稳定,输出稳定,用卷积求一个系统
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1. 卷积
1.1 什么是卷积
例子,f是吃进去的食物,而且还在一直消化,比如十点吃进去,十二点还剩多少,但看f函数是不够的,g函数代表消化了多少。
到一般情况,在x时刻吃进去,t时刻还剩多少
可以发现f和g函数里面的自变量相加会消掉其中一个,x+(t-x)=t,这也是判断是不是卷积的一个重要标志。
1.2 卷积的意义、价值
- 卷积卷在哪?
**卷积的价值:**对于一个系统,输入不稳定,输出稳定,用卷积求一个系统的存量。
2.图像的卷积操作
2.1 图像的卷积操作
- 图像中的卷积,哪个是f哪个是g,
这里我们从新理解一下卷积是什么
假如在t时刻有一个飓风,在x时刻有一只蝴蝶煽动翅膀,在飓风之前有很多蝴蝶对他产生影响,这个影响会随着时间的变化,他的影响力随着时间变化,这个变化就是g函数。
所以可以这样从新理解卷积,在x时刻对t时刻产生的影响,具体是这样影响的,从x时刻到t时刻的时间,他会随着时间变化,规定在这个时间内如何变化,就是g函数,吃放和蝴蝶的的影响力都是随着时间减小,当然这个不是必然的,换个例子,这个影响也有可能会增大。
- 所以在图像卷积操作,是否是周围很多像素点对某一个像素点的产生的影响
如,平滑卷积操作
现在只考虑点(x,y) 周围像素点对当前像素点的影响,
将g函数旋转180度,得到卷积核。
总结: 图像的卷积操作,大概就是周围像素点对某一个像素点的影响。
3. 卷积神经网络
神经网络中的卷积还有一个操作,就是对图像进行过滤,也就是提取图像某些特定的特征(前提是选择合适的卷积核)
下面这两个卷积核分别是垂直边界过滤器,水平边界过滤器。
**总结:**在这当中,卷积操作还可以是对周围像素点的试探,筛选出图像的某些特定的特征。
- 最后卷积操作至少有三层含义:
- 对于一个系统,如果输入是不稳定的,输出是稳定的,那么卷积操作可以求出系统的存量。
- 在图像处理中,一个卷积核就是规定了周围像素点对当前像素点的产生的影响。
- 在卷积神经网络的图像预处理中,一个过滤器的卷积核就是规定了,一个像素点会如何对周围像素点的试探,如何筛选图像的特征。
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