2分钟让你清楚卷积神经网络 “卷积 ”过程~, 视频播放量 36575、弹幕量 18、点赞数 1985、投硬币枚数 375、收藏人数 1234、转发人数 129, 视频作者 教AI的陶老师, 作者简介 高校12年软件开发教学经验,带你从小白开始学习AI~主讲课程:《Python基础与科学计算》、《机器学
深度可分离卷积计算过程 小伙伴们!今天咱们来聊聊深度可分离卷积的计算过程。这听起来可能有点复杂,但其实没那么可怕啦! 首先呢,咱们得知道深度可分离卷积主要有两个大的部分。一个是深度卷积部分,另一个是逐点卷积部分。 那咱们先说说深度卷积这一块。这一步其实就是对输入的每个通道分别进行卷积操作。你看啊,...
卷积计算过程是一个涉及函数翻转、平移、相乘并求和的复杂运算,它广泛应用于信号处理、图像处理等领域。以下是卷积计算过程的详细步骤及解释:
卷积码BCJR算法-1-卷积码的编码过程, 视频播放量 1829、弹幕量 0、点赞数 38、投硬币枚数 19、收藏人数 30、转发人数 10, 视频作者 Banboooom, 作者简介 banboooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooom～,相关视频:张至顺道长:来至高维度的信息,给有缘人听,建
卷积计算过程主要包括以下步骤: 确定卷积核(kernel):卷积核是一个函数或数组,表示卷积操作中要应用的滤波器。在信号处理中,卷积核可以用来表示滤波器、小波变换等;在图像处理中,卷积核可以表示模糊、边缘检测、滤波等操作。 确定输入信号(或图像):输入信号可以是数字信号、模拟信号或图像信号。在卷积操作中,输入信号...
卷积核你把它想像成一个过滤器,这个过滤器就象一个复杂的参数可以训练的滤镜,图像经过这个滤镜从左到右从上到下一行行扫描后,最后可以变成特征明显的图层s,只要损失函数要求特征图层s怎么样,卷积核就训练成了怎么样。或者你把卷积核想象成一个智能渔网,可以训练成只识别青鱼,它就碰到青鱼就只捞青鱼,别的都放过。
卷积计算有许多应用,主要包括以下几种: 第一,图像处理。卷积计算可以用来模拟视觉系统,对图像进行分割、锐化和特征提取等操作。 第二,信号检测。利用卷积计算可以实现一种称为“局部检测”的信号处理方法,用来检测和分析信号的局部结构特征,辨别出信号中的有效信息。 第三,多媒体信号处理。卷积计算用于多媒体信号,可以...
CNN是一种带有卷积结构的前馈神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,其中三个关键操作——局部感受野、权值共享、池化层,有效的减少了网络的参数个数,缓解了模型的过拟合问题。 卷积层和池化层一般会取若干个,采用卷积层和池化层交替设置,即一个卷积层连接一个池化层,池化层后再连接一个卷积层,依此类推。
利用u(t)*u(t)=tu(t) 以及卷积的时移特性 结果=2(t-3)u(t-3) -2(t-7)u(t-7) -2(t-6)u(t-6) +2(t-10)u(t-10) 过程如下: u(t)*u(t)=tu(t)-|||-利用卷积的时移特性-|||-f(t)*f(t)=[u(t-1)-u(t-4)]*2[u(t-2)-u(t-6)]-|||-=2u(t-1)*...
卷积的过程我拿个简单的例子来说下: 输入是(64,1),经过两次卷积核最大池化后变成了(1, 16),看上去好神奇,有点反直觉啊,具体来看看吧。 inp = Input(shape=(64,1)) x = Conv1D(32, (9), activation='relu')(inp) x = MaxPool1D((4))(x) ...