3维卷积就是1维卷积与2维卷积的推广。 我给你解释一下1维卷积的例子,你就能明白3维卷积的意思了。 一维卷积其实就是对2个1维向量做卷积: 卷积一般的过程就是三部曲:滑动——截取——计算内积。 在我上面的图片中,我写了一个短矢量与一个长矢量,它们的长度是不同的。那么,我们知道内积只能对长度相等的矢量来做。所以,我们就需要截取相同的长度做内积,这样就需要上下滑动,这样做出来的内积就是一种卷积。你看看我上面的图片,就可以知道1维卷积是怎么做的了。 而对于2维卷积,其实就是矩阵之间的卷积,道理还是一样,只不过计算还会复杂一些。在我们现在的人工智能图像识别里,有卷积神经网络,而图像其实就是RGB三个颜色的矩阵。因此在那里主要是2维卷积。 如果你的物理对象是一个3维张量,那么同样的卷积也可以进行,那就是三维卷积了。 |
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