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2.4.3 卷积和互相关

《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中最基础的知识,并结合最常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程,本书在讲解原理的基础上,通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力,而不是枯燥和深奥原理的堆砌。本节为大家介绍卷积和互相关。

作者:叶韵来源:机械工业出版社|2017-10-23 16:51

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2.4.3  卷积和互相关

前面提到了形象理解卷积意义的时候,相当于要把卷积核倒序排列,然后在不同位置和相同大小的区域做点积。这个倒序总是让人感到很别扭,事实上不用倒序的操作也是有定义的,叫做互相关,定义如下:

因为形式的不同,互相关并不像卷积一样满足交换律。本书并不打算深究这两种的区别,因为和机器学习相关的实际应用中,这两种操作本质上没有区别,只是形式上不一样。另外为了方便,接下来的内容中如果出现卷积核,都默认是以互相关中的形式,除非特别说明,否则不去探讨卷积核本身的元素排列顺序。

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