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  • 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为14×1414×14,过滤器大小为5×55×5,二者做卷积,输出的数据维度为10×1010×10(14−5+1=1014−5+1=10)。如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达...

    1. 二维卷积

    • 图中的输入的数据维度为14×1414×14,过滤器大小为5×55×5,二者做卷积,输出的数据维度为10×1010×10(14−5+1=1014−5+1=10)。如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)

    • 上述内容没有引入channel的概念,也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入的channel的数量变为3,即输入的数据维度变为(14×14×314×14×3)。由于卷积操作中过滤器的channel数量必须与输入数据的channel数量相同,过滤器大小也变为5×5×35×5×3。在卷积的过程中,过滤器与数据在channel方向分别卷积,之后将卷积后的数值相加,即执行10×1010×10次3个数值相加的操作,最终输出的数据维度为10×1010×10。

    • 以上都是在过滤器数量为1的情况下所进行的讨论。如果将过滤器的数量增加至16,即16个大小为10×10×310×10×3的过滤器,最终输出的数据维度就变为10×10×1610×10×16。可以理解为分别执行每个过滤器的卷积操作,最后将每个卷积的输出在第三个维度(channel 维度)上进行拼接。

    • 二维卷积常用于计算机视觉、图像处理领域。

    2. 一维卷积

    • 图中的输入的数据维度为8,过滤器的维度为5。与二维卷积类似,卷积后输出的数据维度为8−5+1=48−5+1=4。

    • 如果过滤器数量仍为1,输入数据的channel数量变为16,即输入数据维度为8×168×16。这里channel的概念相当于自然语言处理中的embedding,而该输入数据代表8个单词,其中每个单词的词向量维度大小为16。在这种情况下,过滤器的维度由55变为5×165×16,最终输出的数据维度仍为44。

    • 如果过滤器数量为nn,那么输出的数据维度就变为4×n4×n。

    • 一维卷积常用于序列模型,自然语言处理领域。

    3. 三维卷积

    这里采用代数的方式对三维卷积进行介绍,具体思想与一维卷积、二维卷积相同。

    • 假设输入数据的大小为a1×a2×a3a1×a2×a3,channel数为cc,过滤器大小为ff,即过滤器维度为f×f×f×cf×f×f×c(一般不写channel的维度),过滤器数量为nn。

    • 基于上述情况,三维卷积最终的输出为(a1−f+1)×(a2−f+1)×(a3−f+1)×n(a1−f+1)×(a2−f+1)×(a3−f+1)×n。该公式对于一维卷积、二维卷积仍然有效,只有去掉不相干的输入数据维度就行。

    • 三维卷积常用于医学领域(CT影响),视频处理领域(检测动作及人物行为)。                                                                    转自:https://www.cnblogs.com/szxspark/p/8445406.html

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  • 一维数组是一条线 二维数组是一页纸 三维数组是一本书 四维数组是书架 五维数组是图书室2201(好几个书架) 六维数组是图书馆某一层,2楼/3楼,好几个图书室 七维数组是整个图书馆 第N维数组是...

    以图书馆来举例

     

    一维数组是一条线

    二维数组是一页纸

     

    三维数组是一本书

    四维数组是书架

     

    五维数组是图书室2201(好几个书架)

     

    六维数组是图书馆某一层,2楼/3楼,好几个图书室

    七维数组是整个图书馆

    第N维数组是宇宙.........................

     

     

     

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  • 一维二维三维数组理解

    千次阅读 多人点赞 2018-09-01 19:23:19
    接下来到二维数组int[3][4]:首先,由二维数组的第二维[4]我们可以确定一排是4个鸡蛋,这个跟刚才的一维数组一样。 那么之前的[3]是什么呢?于是int[3][4]相当于在你面前放了3排的鸡蛋,一排4个。再到三维数组int[3...

    举例来说。把一个数当作一个鸡蛋,那么一个int型的变量就是一个鸡蛋。现在建立一个一维数组int[5]:这个就相当于在你面前放了一排5个鸡蛋。

    接下来到二维数组int[3][4]:首先,由二维数组的第二维[4]我们可以确定一排是4个鸡蛋,这个跟刚才的一维数组一样。

    那么之前的[3]是什么呢?于是int[3][4]相当于在你面前放了3排的鸡蛋,一排4个。再到三维数组int[3][4][5]:

    第三维的[5]就是之前一位数组里的一排5个鸡蛋,第二维的[4]就是一共有4排。那么这个[3]呢?那就是如果把这4排每排5个的鸡蛋看成一个小组,即4*5=20个鸡蛋是一个组,在你面前就放着3组的鸡蛋。

    附:
    程序理解
    array1=np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]);//相当于3个2 * 2 的二维数组
    print(“%d %d %d %d\n”%(array1[0],array1[0][0],array1[0][0][0],array1);
    *//如果说把三维数组比作一个立方体的话,那么这个立方体底边是个2*2的正方形,高为3
    //注意:三维数组的高维度是写在最前面的,也就是立方体的z***
    //下面的四行代码相当于立方体的第一层
    print(“%d \n”%array1[0][0][0]);
    print(“%d \n”%array1[0][0][1]);
    print(“%d \n”%array1[0][1][0]);
    print(“%d \n”%array1[0][1][1]);
    //下面的四行代码相当于立方体的第二层
    print(“%d \n”%&array1[1][0][0]);
    print(“%d \n”%&array1[1][0][1]);
    print(“%d \n”%&array1[1][1][0]);
    print(“%d \n”%&array1[1][1][1]);
    //下面的立方体相当于第三层
    print(“%d \n”%&array1[2][0][0]);
    print(“%d \n”%&array1[2][0][1]);
    print(“%d \n”%&array1[2][1][0]);
    print(“%d \n”%&array1[2][1][1]);

    /*如果给出一个数组首地址,那么以求最后一个元素array[2][1][1]的地址为例
    最后一个元素的地址 = (最高一层立方体底下的所有元素的个数 + 元素所在层的除了元素所在行的所有元素
    + 元素所在行的除自己之外的所有元素)* 一个元素所占字节数 + 数组首地址;

    公式也就为Loc(Aijk) = (i * 2 * 2 + j * 2 + k) + Loc(A000); */

    //注意这个i,j,k的值是2.1.1.但是其实这个数组是开始初始化的大小是【3】【2】【2】,因此在公式中不需要-1的操作。
    //另:上面的输出顺序也是三维数组的赋值顺序

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  • 关于np.array的一维二维三维 分析

    千次阅读 2018-04-08 10:55:11
    一维:v1=np.array([1,2,3]) print(v1.shape) print(v1[0]) print(v1[0:])输出:二维:第一种情况v3=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(v3.shape) print(v3[0]) print(v3[0][0]) print(v3[0:1,0:2]) #逗号前选取行...

    一维:

    v1=np.array([1,2,3])
    
    print(v1.shape)
    print(v1[0])
    print(v1[0:])

    输出:



    二维:第一种情况

    v3=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    print(v3.shape)
    print(v3[0])
    print(v3[0][0])
    print(v3[0:1,0:2])   #逗号前选取行(前取后不取),逗号后选取列


    输出:


    第二种情况

    v3=np.array([[1,3],[4,5,6]])
    print(v3.shape)
    print(v3[0])
    print(v3[0][0])
    print(v3[0:1])

    输出:


    三维:

    v1=np.array([[[1,2,3],[1,2,0]],[[5,6,7],[9,8,7]]])
    print(v1.shape)
    print(v1[1][1][0])
    print(v1[1][1])
    print(v1[1])
    print(v1[0:1,1:2,1:2])  #选取行列深度









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  • 一维卷积、二维卷积与三维卷积的区别
  • 1、二维卷积 将各个位置上滤波器的元素和输入的对应元素相乘,然后再求和(有时将这个计算...5、三维卷积 6、一维卷积用于: 自然语言处理(近义词反义词个数channel,词向量大小size,(chanel,size)) 二维卷...
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  • 二维数组

    千次阅读 2019-06-02 10:05:51
    二维数组的概述以及使用 /* * 多维数组本质也是一维数组 * 二维数组 * 本质就是存放了一维数组的数组 ... * m: 二维数组中一维数组的长度 * n: 每一个一维数组中元素的个数 * * int[][] arr ...
  • MATLAB对二维矩阵画三维

    万次阅读 2019-03-14 12:25:04
    1 准备好二维矩阵,比如我这有个3x16的矩阵叫SFW1 2 画三维图,句代码就OK mesh(SFW1) 3 结果如下
  • MATLAB三维图形绘制、渲染和交互

    千次阅读 2019-11-21 09:39:22
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  • Matlab二维三维作图

    千次阅读 多人点赞 2019-01-23 08:19:05
    二维作图命令 MATLAB 中最常用也是最基本二维作图命令为plot, plot函数针对向量或矩阵的列来绘制曲线的. 调用plot函数的常用格式有以下几种 • plot(x): 当x为一向量时, 以x元素的值为纵坐标, x的序号为横坐标值...
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  • 用new创建多维数组时,最后需要用delete,但是我在delete时遇到了麻烦,实在不能再浪费...一维数组 int a[4] ={1,2,3,4}; 二维数组 int b[3][4] = {1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4} 三维数组 int c[2][3][4] = {
  • 一维数组转二维数组

    千次阅读 2018-08-15 16:17:12
    在项目上,会遇到将一个一维数组的数据,按板块的分布排版这一类的需求。这种需求的数据往往就是数组元素中含有相同字段,以这相同字段分类即可达到需求。 以以下数据为例: 将 let oldArr= [ { name: "...
  • 怎么用matlab画个已知图片里曲线的二维或者三维坐标图,大神求解????
  • MATLAB中对二维矩阵画三维

    万次阅读 2017-03-08 10:26:33
    现有个400*400二维矩阵,画三维图,横坐标是矩阵元素的行号,纵坐标是矩阵元素的列号,三维图形显示的高度/值是矩阵上对应的元素值。 可实现程序如下: x =Plot_Talbe(400, 400); [X, Y] = meshgrid(1:400, 1...
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    千次阅读 多人点赞 2019-08-01 19:20:01
    接上篇,本篇主要是三维画图函数的使用总结。在某些数据处理场景中,将数据处理成三维图形会使问题变得更加明晰。 三维绘图函数总结: 代码实现: 【注】每个绘图函数都至少有个使用实例。注意使用时将代码...
  • 三维变换到二维投影_OpenGL版本

    千次阅读 2017-11-02 09:53:40
    为了说明在三维物体到二维图象之间,需要经过什么样的变换,我们引入了相机(Camera)模拟的方式,假定用相机来拍摄这个世界,那么在相机的取景器中,就存在人眼和现实世界之间的个变换过程。    ...
  • 神经网络之多维卷积的那些事(一维二维三维)

    千次阅读 多人点赞 2020-07-23 18:26:12
    文章目录前言一维卷积Conv1d二维卷积Conv2d三维卷积Conv3d卷积中的特征图大小计算方式总结 前言 一般来说,一维卷积用于文本数据,二维卷积用于图像数据,对宽度和高度都进行卷积,三维卷积用于视频及3D图像处理领域...
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    万次阅读 2019-03-12 15:28:00
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    千次阅读 2020-04-16 09:02:38
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    千次阅读 2018-01-05 19:17:19
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空空如也

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一维二维三维