调用calculate_conv函数,需要指定卷积模式mode,'same’模式下输入特征图和输出特征图大小相同,进行了补零操作; 'valid’模式下输出特征图变小,不进行补零操作,和之前的conv函数计算结果相同。 此外,calculate_conv函数还可以指定卷积核的滑动步长stride,stride的默认值为1。 def calculate_conv(image,filter,mode,stride...
上述实现中,将图像矩阵 image 和滤波核 kernel 作为输入参数,调用数组卷积函数 convolution,即可得到平滑滤波的结果。 4.3 机器学习 在机器学习中,数组卷积常用于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的卷积层操作。通过对输入数据和卷积核进行卷积运算,可以提取出输入数据的特征。 以下是一个简单的示例,展示了...
令k=m+n,则n=k-m,得: 相关运算与卷积运算有密切的关系,后面卷积部分会提到。 【例4-1】设和是有限长的序列,x(n)=[1,0.1,-1,0.1],y(n)=[0.1,1,0.1,-1],箭头所指位置表示n=0的序列值,箭头右边依次是n=1、2、3 ┉,箭头左边依次是n=-1、-2、-3 ┉。求这两个序列的线性相关函数。 解:根...
两个二维数组的valid卷积代码 下面是使用C++编写的两个二维数组的有效卷积(valid convolution)的示例代码: #include<iostream> usingnamespacestd; voidvalidConvolution(int input[][3], int output[][2], int input_rows, int input_cols, int kernel[][2], int kernel_rows, int kernel_cols) { int ...