分析tile并行算法的优化情况：比如8个元素的一维卷积tile优化．M的大小是５,计算８个元素的卷积需要载入8+5-1=12,如果不使用tile，每个元素都需要载入8*5=40, 所以全局内存访问带宽减少40/12=3.3．　正常我们算40=8＊５的方式来看，可以换另外一种方式来看，可以得到规律：可以看出来，...

Convolution卷积也是很常用的一种计算模式。卷积计算方法如下：对输出数据中的每一个元素，它的值是输入数据中相同位置上的元素与该元素周边元素的值的加权和。卷积中有一个被称为卷积核（Kernel）或卷积码（Mask）的数据段，指定了周边元素的权值。为了避免混淆，以后都称为卷积码。计算如下图所示：图中的M向量为卷积码...

作者：@houkai本文为作者原创，转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/houkai/p/6553221.html/目录LeNetAlexNetCaffeNetZFNetVGGNINGoogLeNetInceptionResNetInceptionV4随着深度学习的普及开来，设计一个网络结构变...

转自：http://dataunion.org/11692.html 作者：张雨石自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写...

 边界填充（padding）：卷积过程中，越靠近图片中间位置的像素点越容易被卷积计算多次，越靠近边缘的像素点被卷积计算的次数越少，填充就是为了使原来边缘像素点的位置变得相对靠近中部，而我们又不想让填充的数据影响到我们的计算结果，故填充值选择均用0来填充。池化层不需要参数、只是对特征图进行压缩操作，以减少计算量...

 产生背景之前在深度学习面试题16：小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积中介绍过小卷积核的三个优势：①整合了三个非线性激活层，代替单一非线性激活层，增加了判别能力。②减少了网络参数。③减少了计算量在《RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision》中作者还想...

 举例分离卷积就是先在深度上分别卷积，然后再进行卷积，对应代码为：importtensorflowastf#[batch,in_height,in_width,in_channels]input=tf.reshape(tf.constant([2,5,3,3,8,2,6,1,1,2,5,4,7,9,2,3,-...

 举例如下张量x和卷积核K进行depthwise_conv2d卷积 结果为：depthwise_conv2d和conv2d的不同之处在于conv2d在每一深度上卷积，然后求和，depthwise_conv2d没有求和这一步，对应代码为：importtensorflowastf#[batch,in_h...

 直接定义的缺点在tensorflow中假设有一批输入为：其定义如下：tf.constant([[[[3,1,-3],[1,-1,7]],[[-2,2,-5],[2,7,3]]],[[[-1,3,1],[-3,-8,6]],[[4,6,8],[5,9,-5]]]],tf.float32)ViewCode这是一...

可以减少计算量，可以增加非线性判别能力举例假设有1个高为30、宽为40，深度为200的三维张量与55个高为5、宽为5、深度为200的卷积核same卷积，步长=1，则结果是高为30、宽为40、深度为55的三维张量，如图所示：该卷积过程的乘法计算量大约为5*5*200*30*40*55=330000000，这个计算量很大。...

 感受野在卷积神经网络中，感受野（ReceptiveField）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域，如下图所示： 返回目录 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同...

 在一些书籍和博客中所讲的卷积（一个卷积核和输入的对应位置相乘，然后累加）不是真正意义上的卷积。根据离散卷积的定义，卷积核是需要旋转180的。按照定义来说，一个输入和一个卷积核做卷积操作的流程是：①卷积核旋转180②对应位置相乘，然后累加举例下面这个图是常见的卷积运算图：中间的卷积核，其实是已经旋转过180度...

二维卷积的原理和一维卷积类似，也有full卷积、same卷积和valid卷积。举例：3*3的二维张量x和2*2的二维张量K进行卷积二维Full卷积Full卷积的计算过程是：K沿着x从左到右，从上到下移动，每移动到一个固定位置，对应位置的值相乘再求和，计算过程如下： Full卷积的过程记为Cfull=x★K：&...

一维卷积通常有三种类型：full卷积、same卷积和valid卷积，下面以一个长度为5的一维张量I和长度为3的一维张量K（卷积核）为例，介绍这三种卷积的计算过程  一维Full卷积Full卷积的计算过程是：K沿着I顺序移动，每移动到一个固定位置，对应位置的值相乘再求和，计算过程如下：将得到的值依次存...

本文参考文献：GehringJ,AuliM,GrangierD,etal.ConvolutionalSequencetoSequenceLearning[J].arXivpreprintarXiv:1705.03122,2017.被引次数：13 DauphinYN,FanA,AuliM,etal.Langua...