Intuitive understanding of 1D, 2D, and 3D convolutions in convolutional neural networks [closed]
https://stackoverflow.com/questions/42883547/intuitive-understanding-of-1d-2d-and-3d-convolutions-in-convolutional-neural-n conv에 대해서 햇갈리는 사람이 꽤 있을 것이다. 그런점에서 이 글이 괜찮은것 같아서 가져왔다. C3D에서 가져온 그림을 활용해서 설명하고 싶습니다.한마디로 요약하자면, 합성곱의 방향성과 출력 형태(output shape) 가 매우 중요합니다!↑↑↑↑↑ 1D 합성곱 - 기본 형태 ↑↑↑↑↑단일 방향(시간 축)으로만 합성곱을 계산합니다.입력: [W], 필터: [k], 출력: [W]예시)입력 = [1, 1, 1, 1, 1]필터 = [0.25, 0.5, 0.25]출력 = [1, 1, 1, ..
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