深度学习中的卷积与反卷积

卷积 卷积与矩阵乘法的关系 卷积与反卷积的关系 普通的神经网络（全连接网络）：只能处理向量，因而需要把常见的把图像、音频等高维输入数据展开成向量才能输入给神经网络，这大大破坏了数据在空间上的位置信息。 卷积和反卷积：使得神经网络能够处理二维以上的数据，因而能够保持数据在空间上的位置信息。另外，权重共享使得网络参数大大减少，从而降低了计算复杂度。 卷积 首先假设对于卷积，已知： input size

>>阅读原文<<