我们还是用上面互相关运算那幅图,我们记得cross-correlation的循环顺序是从左到右,从上到下。 而convolution是从右到左,从下到上,即在点E处的计算为:G[3,3]=a∗I+b∗H+c∗G+d∗F+e∗E+f∗D+g∗C+h∗B+i∗A 那么这就相当于将‘filter翻转’了,即先上下翻转、再左右翻转,然后进行c...
我们还是用上面互相关运算那幅图,我们记得cross-correlation的循环顺序是从左到右,从上到下。 而convolution是从右到左,从下到上,即在点E处的计算为:G[3,3]=a∗I+b∗H+c∗G+d∗F+e∗E+f∗D+g∗C+h∗B+i∗A 那么这就相当于将‘filter翻转’了,即先上下翻转、再左右翻转,然后进行c...
课程咨询与报名,添加微信:dhcode关注公众号: 动画讲编程唯一官网: www.dhcode.cn, 视频播放量 6258、弹幕量 2、点赞数 126、投硬币枚数 29、收藏人数 127、转发人数 20, 视频作者 动画讲编程, 作者简介 ,相关视频:什么是神经网络?看一个动画,就全明白了,深度学习训练
1.互相关运算 互相关运算是一种在信号处理和计算机视觉等领域中广泛使用的运算符。在数学和工程中,互相关运算是将两个函数之间的相似度进行比较的一种方法。通常,我们将一个函数称为输入信号,另一个函数称为核函数,它们的互相关运算结果表示输入信号与核函数之间的相似度。 互相关运算的计算方法可以采用离散形式或...
一、序列的互相关运算公式 序列的互相关运算是通过将两个序列进行卷积来实现的。给定两个长度为N的序列x和y,其互相关运算结果为一个长度为2N-1的序列z。 互相关运算的公式可以表示为: z[n] = ∑(x[k] * y[n-k]),其中k的取值范围为0到N-1。 在互相关运算中,序列y被翻转后与序列x进行卷积运算。通...
卷积神经网络CNN - 互相关运算_填充_步幅_通道 我们将先描述卷积神经⽹络中卷积层和池化层的⼯作原理,并解释填充、步幅、输⼊通道和输出通道的含义。掌握了这些基础知识以后,我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经⽹络的设计思路。 卷积神经⽹络是含有卷积层(convolutional layer)的神经⽹络,以常见的...
实际上,卷积运算与互相关运算类似,为了得到卷积运算的输出,我们只需要将核数组的左右翻转并上下翻转,再与输入数组做互相关函数。可见,卷积运算核互相关运算虽然类似,但如果它们使用相同的核数组,对于同一个输入,输出往往并不相同。 那么,也许你会好奇卷积层为何能使用互相关运算代替卷积运算。其实,在深度学习中,核...
在MATLAB中,可以使用correlation函数进行互相关运算。该函数的基本语法为: C = correlation(x, y) 其中,x和y是要进行互相关运算的两个信号。C是相关系数。 3.互相关运算的参数 在进行互相关运算时,还可以使用以下参数: - "coef":返回相关系数。 - "phase":返回相位差。
矩阵的互相关运算 矩阵的互相关运算可能涉及多个操作,包括矩阵的加法、减法、数乘、乘法、转置等。以下是对这些操作的简单介绍: 1.矩阵的加法:对应元素相加即可。满足交换律,也就是说A+B=B+A。 2.矩阵的减法:对应元素相减即可。同样满足交换律。 3.矩阵的数乘:外边的常数乘以矩阵的每一个元素。满足分配律,即...
简介:一文看懂卷积运算(convolution)与互相关运算(cross-correlation)的区别 互相关运算定义 在二维互相关运算中,卷积窗口从输入数组的最左上方开始,按从左往右、从上往下的顺序,依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时,窗口中的输入子数组与核数组按对应元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。