深度学习基础--卷积--1D/2D/3D卷积简介
1D/2D/3D卷积简介
他们处理的都是input tensor前几个维度的信息。
1）1D主要用于NLP中的N_gram，一维卷积又称时域卷积。
2）2D和3D卷积用于图像。其中2D卷积处理的是一张图像，3D卷积处理的就是多张图像。3D卷积考虑时间维度的信息。
git
参考资料：
https://github.com/vdumoulin/conv_arithmeticgithub
他们处理的都是input tensor前几个维度的信息。
1）1D主要用于NLP中的N_gram，一维卷积又称时域卷积。
2）2D和3D卷积用于图像。其中2D卷积处理的是一张图像，3D卷积处理的就是多张图像。3D卷积考虑时间维度的信息。
git
参考资料：
https://github.com/vdumoulin/conv_arithmeticgithub