कनवॉल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क - फीचर मैप्स कैसे प्राप्त करें?

Question

मैं कुछ किताबें और Convolutional तंत्रिका नेटवर्क के बारे में लेख पढ़ा, ऐसा लगता है मैं अवधारणा को समझने लेकिन मैं नहीं जानता कि यह कैसे नीचे छवि में की तरह प्रस्तुत करने के लिए: alt text http://what-when-how.com/wp-content/uploads/2012/07/tmp725d63_thumb.png

28x28 सामान्यीकृत पिक्सेल इनपुट से हम 4 मिल आकार 24x24 के फीचर नक्शे। लेकिन उन्हें कैसे प्राप्त करें? INPUT छवि का आकार बदलना? या छवि परिवर्तन प्रदर्शन? लेकिन किस प्रकार के परिवर्तन? या इनपुट छवि को आकार 4x24 के 4 टुकड़ों में 4 कोने में काट रहा है? मैं प्रक्रिया को समझ नहीं पा रहा हूं, मेरे लिए ऐसा लगता है कि वे छवि को प्रत्येक चरण में छोटी छवियों में काट या आकार बदलते हैं। कृपया धन्यवाद मदद करें।

Answer 1

यह CONV2 फ़ंक्शन के लिए मैटलैब सहायता फ़ाइल है, जो सीएनएन मैटलैब (संकल्पक परतों को प्राप्त करने के लिए) में उपयोग करता है। इसे ध्यान से पढ़ें और आप अपना जवाब देखेंगे।

%CONV2 Two dimensional convolution. 
% C = CONV2(A, B) performs the 2-D convolution of matrices A and B. 
% If [ma,na] = size(A), [mb,nb] = size(B), and [mc,nc] = size(C), then 
% mc = max([ma+mb-1,ma,mb]) and nc = max([na+nb-1,na,nb]). 
% 
% C = CONV2(H1, H2, A) convolves A first with the vector H1 along the 
% rows and then with the vector H2 along the columns. If n1 = length(H1) 
% and n2 = length(H2), then mc = max([ma+n1-1,ma,n1]) and 
% nc = max([na+n2-1,na,n2]). 
% 
% C = CONV2(..., SHAPE) returns a subsection of the 2-D 
% convolution with size specified by SHAPE: 
%  'full' - (default) returns the full 2-D convolution, 
%  'same' - returns the central part of the convolution 
%    that is the same size as A. 
%  'valid' - returns only those parts of the convolution 
%    that are computed without the zero-padded edges. 
%    **size(C) = max([ma-max(0,mb-1),na-max(0,nb-1)],0).**