卷积神经网络基础二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野卷积层的两个超参数多输入通道和多输出通道卷积层与全连接层的对比卷积层的实现池化 主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。最常见的是二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维卷积层 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。也就是类似于

手势识别的目的是识别人体有意义的动作，在智能人机交互中至关重要。本文提出了一种基于三维卷积和卷积长短时记忆(LSTM)网络的多模态手势识别方法。该方法首先通过三维卷积神经网络学习手势的短期时空特征，然后在提取的短期时空特征的基础上，通过卷积LSTM网络学习长期时空特征。此外，我们评估了多模态数据之间的微调，我们发现，当没有预先训练的模型存在时，它可以被视为一种可选的技能，以防止过拟合。在ChaLearn LAP大规模孤立手势数据集(IsoGD)和Sheffield Kinect手势数据集(SKIG)上对该方法进行了验证。结果表明，该方法在IsoGD验证集上的识别准确率为51.02%，在SKIG验证集上的识别准确率为98.89%。 3d卷积，卷积LSTM，手势识别，多模态

C#简单实现的二维卷积算法，可以直接使用， double[] conv2(double[] X, double[] Y)

对于基于深度学习的立体匹配而言,模型的网络结构对算法精度的影响很大,而算法运行效率也是实际应用中需要考虑的重要因素。提出一种在视差维度上使用稀疏损失体进行立体匹配的方法。采用宽步长平移右视角特征图构建稀疏的三维损失体,使三维卷积模块所需的显存和计算资源均降低数倍。采用多类别输出的方式对匹配损失在视差维度上进行非线性上采样,并结合两种损失函数训练模型,在保证运行效率的同时提高算法精度。在KITTI测试集上,与基准算法相比,所提算法不仅提高了精度,而且运行时间缩短了约40%。

基于matlab的卷积函数，不是matlab自带的，而是自己编写的，运用自己的方法实现的

使用一维卷积神经网络处理序列数据，数据类型为一维

采用一维CNN神经网络算法，对西储大学轴承数据集分为10中故障类型进行故障识别，最终准确率很高；同时算法结构灵活，可以自定制网络及优化器，满足多张故障数据集。

可以使用此函数代替 CONV2（具有相同的参数）。 它会在很小的容差内产生相同的结果，并且在某些情况下可能会更快（在其他情况下可能会更慢）。 包括两个额外的形状选项，提供周期性和反射边界条件。 卷积定理指出，时域或空间域的卷积等效于频域的乘法。 因此可以使用 ifft2(fft(x) .* fft(m)) 来实现卷积，其中 x 和 m 是要卷积的数组。 最繁琐的部分是让数组定位和填充正确，以便结果与传统的卷积函数 CONV2 一致。 CONV_FFT2 处理这些问题，为 CONV2 提供了一个可能更有效的插件替代品。 实际上，这是否更快取决于许多因素，其中最重要的是掩码（或内核）与主输入数组（通常是图像）的大小相比的大小。 较大的掩码往往会给 FFT 方法带来优势，但有必要在任何应用中进行实验测试。 对于小掩码，CONV2 或 CONVOLVE2（可从文件交换获得）可能更快。

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基于三维卷积自动编码器的高光谱分类无监督空间光谱特征学习 通过，，，张治，，。 拟议框架 介绍 与传统的手工特征提取算法相比，使用深度神经网络（DNN）的特征学习技术表现出卓越的性能。 但是，DNN通常需要大量的训练样本来学习有效的特征，而在高光谱图像中很难获得有效的特征。 因此，在本文中，提出了一种使用三维卷积自动编码器（3D-CAE）的无监督空间光谱特征学习策略。 提出的3D-CAE仅包含3D或元素操作，例如3D卷积，3D池化和3D批处理归一化，以最大程度地探索空间光谱结构信息以进行特征提取。 还设计了一个配套的3D卷积解码器网络来重建输入模式，通过该模式，可以训练网络中涉及的所有参数而无需标记训练样本。 在多个基准高光谱数据集上的实验结果表明，我们提出的3D-CAE在提取空间光谱特征方面非常有效，不仅在传统的非监督特征提取算法方面表现出色，而且在分类应用中也优于许多监督特征提取算