如何通俗易懂地解釋卷積？

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

2023-12-26 標簽：圖像處理函數(shù)卷積 1302 0

深度學習的圖原理

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)類型，具有節(jié)點(nodes)（保存信息的實體）和邊緣(edges)（連接節(jié)點的連接...

2023-11-03 標簽：音頻數(shù)據(jù)卷積 764 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 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the note...

2023-06-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積pytorch 817 0

如何對圖片進行卷積計算

先導入torch和torch里的nn類，然后設(shè)置一個指定尺寸的隨機像素值的圖片，然后使用nn.conv2d函數(shù)進行卷積計算，然后建立全連接層，最后得到新...

2023-05-22 標簽：函數(shù)卷積pytorch 971 0

淺析卷積降維與池化降維的對比

在學習深度學習中卷積網(wǎng)絡(luò)過程中，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特征圖降維，本次實驗針對控制其他層次一致的情況下，使用卷積降維...

2023-02-17 標簽：卷積深度學習卷積網(wǎng)絡(luò) 1518 0

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

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

2020-10-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)元 8302 0

深度學習中常用的幾種卷積 不同情況下的卷積定義方式

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

2020-10-08 標簽：濾波器信號處理卷積 7610 0

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

該專利描述了復數(shù)向量卷積處理的創(chuàng)新流程。具體來說，首先從內(nèi)存中獲取復數(shù)向量與卷積核，這些矩陣包含多個第一元素和多個第二元素；接下來，對每個第一元素和每個...

2024-03-29 標簽：處理器寄存器卷積 598 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)讓我無論如何也無法弄明白的東西，主要是名字就太“高級”了，網(wǎng)上的各種各樣的文章來介紹“什么是卷積”尤為讓人受不了。聽了吳恩達的網(wǎng)課...

2021-10-26 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積 2903 0

信號與系統(tǒng)中卷積分析和總結(jié)

“卷積”是信號與系統(tǒng)時域分析中的一個重要內(nèi)容。本文對此知識點進行了詳細的分析和總結(jié)，并給出了多道例題及詳細解答。 （一）常用信號的卷積表 首先，將常用信...

2021-09-29 標簽：信號卷積 4.2萬 0

淺析離散時間信號與系統(tǒng)

理論必須結(jié)合實際！因此在2018年就有了第六部分的講解，目的就是讓同學們看到學到的理論知識怎么在計算機中通過編程來實現(xiàn)。既然能夠通過編程來實現(xiàn)，那么肯定...

2021-09-22 標簽：matlab函數(shù)卷積 2974 0

如何透徹理解卷積的數(shù)據(jù)原理與機制

作者以拋球?qū)嶒灋槔v解了許多卷積的數(shù)學原理和機制，并通過卷積來表述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。文章附有大量圖片解釋，幫助大家更容易理解。 拋球?qū)嶒?-- Ball d...

2021-06-16 標簽：卷積離散噪聲抑制器 2218 0

剖析計算機視覺識別簡史

最近，物體識別已經(jīng)成為計算機視覺和 AI 最令人激動的領(lǐng)域之一。即時地識別出場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 標簽：SVM卷積分類器 3079 0

一文吃透：圖像卷積、邊緣提取和濾波去噪

本文通過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。? 一、圖像卷積 現(xiàn)在有一張圖片 f(x,y) 和一個kernel核 w(a,...

2021-04-30 標簽：濾波器圖像處理計算 5993 0

在圖像恢復中使用多個感受野會是什么效果？

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

2021-04-28 標簽：圖像網(wǎng)絡(luò)卷積 2512 0

詳解數(shù)字信號處理之卷積運算

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

2021-05-02 標簽：數(shù)字信號處理卷積 1.1萬 0

如何去理解CNN卷積層與池化層計算？

概述 深度學習中CNN網(wǎng)絡(luò)是核心，對CNN網(wǎng)絡(luò)來說卷積層與池化層的計算至關(guān)重要，不同的步長、填充方式、卷積核大小、

2021-04-06 標簽：卷積cnnvgg 3019 0