如何通俗易懂地解釋卷積？

在本問(wèn)題 如何通俗易懂地解釋卷積？中排名第一的馬同學(xué)在中舉了一個(gè)很好的例子（下面的一些圖摘自馬同學(xué)的文章，在此表示感謝），用丟骰子說(shuō)明了卷積的應(yīng)用。

2023-12-26 標(biāo)簽：圖像處理函數(shù)卷積 736 0

深度學(xué)習(xí)的圖原理

1.1 什么是圖(graph)？ 在圖論的上下文中，圖是一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類(lèi)型，具有節(jié)點(diǎn)(nodes)（保存信息的實(shí)體）和邊緣(edges)（連接節(jié)點(diǎn)的連接...

2023-11-03 標(biāo)簽：音頻數(shù)據(jù)卷積 560 0

PyTorch教程-16.3。情感分析：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

16.3。情感分析：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the note...

2023-06-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積pytorch 629 0

如何對(duì)圖片進(jìn)行卷積計(jì)算

先導(dǎo)入torch和torch里的nn類(lèi)，然后設(shè)置一個(gè)指定尺寸的隨機(jī)像素值的圖片，然后使用nn.conv2d函數(shù)進(jìn)行卷積計(jì)算，然后建立全連接層，最后得到新...

2023-05-22 標(biāo)簽：函數(shù)卷積pytorch 750 0

淺析卷積降維與池化降維的對(duì)比

在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)中卷積網(wǎng)絡(luò)過(guò)程中，有卷積層，池化層，全連接層等等，其中卷積層與池化層均可以對(duì)特征圖降維，本次實(shí)驗(yàn)針對(duì)控制其他層次一致的情況下，使用卷積降維...

2023-02-17 標(biāo)簽：卷積深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 1092 0

探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)：?jiǎn)卧?神經(jīng)元、連接/權(quán)重/參數(shù)、偏置項(xiàng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）幾乎可以在每個(gè)領(lǐng)域幫助我們用創(chuàng)造性的方式解決問(wèn)題。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí)。讀后你將對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有個(gè)大概了解，它是如何工作的？如何創(chuàng)建...

2020-10-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)元 7771 0

深度學(xué)習(xí)中常用的幾種卷積 不同情況下的卷積定義方式

在本文中，我盡量使用簡(jiǎn)單明了的方式向大家解釋深度學(xué)習(xí)中常用的幾種卷積，希望能夠幫助你建立學(xué)習(xí)體系，并為你的研究提供參考。 Convolution VS ...

2020-10-08 標(biāo)簽：濾波器信號(hào)處理卷積 7171 0

飛騰信息技術(shù)有限公司：復(fù)數(shù)向量卷積處理技術(shù)及設(shè)備

該專(zhuān)利描述了復(fù)數(shù)向量卷積處理的創(chuàng)新流程。具體來(lái)說(shuō)，首先從內(nèi)存中獲取復(fù)數(shù)向量與卷積核，這些矩陣包含多個(gè)第一元素和多個(gè)第二元素；接下來(lái)，對(duì)每個(gè)第一元素和每個(gè)...

2024-03-29 標(biāo)簽：處理器寄存器卷積 362 0

一文帶你徹底了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種曾經(jīng)讓我無(wú)論如何也無(wú)法弄明白的東西，主要是名字就太“高級(jí)”了，網(wǎng)上的各種各樣的文章來(lái)介紹“什么是卷積”尤為讓人受不了。聽(tīng)了吳恩達(dá)的網(wǎng)課...

2021-10-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積 2527 0

信號(hào)與系統(tǒng)中卷積分析和總結(jié)

“卷積”是信號(hào)與系統(tǒng)時(shí)域分析中的一個(gè)重要內(nèi)容。本文對(duì)此知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析和總結(jié)，并給出了多道例題及詳細(xì)解答。 （一）常用信號(hào)的卷積表 首先，將常用信...

2021-09-29 標(biāo)簽：信號(hào)卷積 4.1萬(wàn) 0

淺析離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)

理論必須結(jié)合實(shí)際！因此在2018年就有了第六部分的講解，目的就是讓同學(xué)們看到學(xué)到的理論知識(shí)怎么在計(jì)算機(jī)中通過(guò)編程來(lái)實(shí)現(xiàn)。既然能夠通過(guò)編程來(lái)實(shí)現(xiàn)，那么肯定...

2021-09-22 標(biāo)簽：matlab函數(shù)卷積 2781 0

如何透徹理解卷積的數(shù)據(jù)原理與機(jī)制

作者以?huà)伹驅(qū)嶒?yàn)為例講解了許多卷積的數(shù)學(xué)原理和機(jī)制，并通過(guò)卷積來(lái)表述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。文章附有大量圖片解釋?zhuān)瑤椭蠹腋菀桌斫狻?拋球?qū)嶒?yàn) -- Ball d...

2021-06-16 標(biāo)簽：卷積離散噪聲抑制器 1941 0

剖析計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別簡(jiǎn)史

最近，物體識(shí)別已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和 AI 最令人激動(dòng)的領(lǐng)域之一。即時(shí)地識(shí)別出場(chǎng)景中所有的物體的能力似乎已經(jīng)不再是秘密。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展，以及大...

2021-04-30 標(biāo)簽：SVM卷積分類(lèi)器 2772 0

一文吃透：圖像卷積、邊緣提取和濾波去噪

本文通過(guò)通俗易懂的文字解釋了圖像卷積、邊緣提取以及濾波去燥的概念及其分類(lèi)。? 一、圖像卷積 現(xiàn)在有一張圖片 f(x,y) 和一個(gè)kernel核 w(a,...

2021-04-30 標(biāo)簽：濾波器圖像處理計(jì)算 5545 0

在圖像恢復(fù)中使用多個(gè)感受野會(huì)是什么效果？

在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中使用多種感受野，并對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。 今天我們要講的另一種修復(fù)論文叫做Image inpainting via Generative M...

2021-04-28 標(biāo)簽：圖像網(wǎng)絡(luò)卷積 2271 0

詳解數(shù)字信號(hào)處理之卷積運(yùn)算

線性系統(tǒng)中，信號(hào)只能以乘以一個(gè)常數(shù)之后再相加的方式進(jìn)行組合。例如，一個(gè)信號(hào)不能直接乘以另外一個(gè)信號(hào)。

2021-05-02 標(biāo)簽：數(shù)字信號(hào)處理卷積 1.0萬(wàn) 0

如何去理解CNN卷積層與池化層計(jì)算？

概述 深度學(xué)習(xí)中CNN網(wǎng)絡(luò)是核心，對(duì)CNN網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)卷積層與池化層的計(jì)算至關(guān)重要，不同的步長(zhǎng)、填充方式、卷積核大小、

2021-04-06 標(biāo)簽：卷積cnnvgg 2753 0