深度學習中的卷積與反捲積

卷積 卷積與矩陣乘法的關係 卷積與反捲積的關係 普通的神經網絡（全連接網絡）：只能處理向量，因而需要把常見的把圖像、音頻等高維輸入數據展開成向量才能輸入給神經網絡，這大大破壞了數據在空間上的位置信息。 卷積和反捲積：使得神經網絡能夠處理二維以上的數據，因而能夠保持數據在空間上的位置信息。另外，權重共享使得網絡參數大大減少，從而降低了計算複雜度。 卷積 首先假設對於卷積，已知： input size

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