for(int k=0;k<=IMG_SIZE - W_SIZE;k++) //特征平面的行 列平移 行卷积 { for(int r=0;r<=IMG_SIZE - W_SIZE;r++) //特征平面的列 行平移 列卷积 { tmp = 0.0; //单次卷积 点对点相乘 然后相加 for(int i=0;i<W_SIZE;i++) //卷积的行 { for(int j=0;j<W_SIZE;j++) //卷...
在C语言中,你可以使用嵌套循环来计算两个多项式的卷积。以下是一个简单的示例代码,演示了如何计算两个多项式的卷积: ```c #include <stdio.h> //多项式的系数存储在数组中,系数数组的长度为n void polynomialConvolution(int n, int coef1[], int coef2[]) { int i, j, k; int result[n + n - 1...
卷积算法代码 C语言 //说明运行环境VisualC++6.0 #include"stdio.h" inttable_a[6]={1,2,3,4,5,6};//原数组A-给定 inttable_b[6]={6,2,3,6,4,2};//原数组B-给定 voidMy_Convolution(int*Tab_A,int*Tab_B) { inttemp=0; inti=0; intj=0; intk=0; intLength_A,Length_B;//数组...
例如,当h_kernel等于0且w_kernel等于0时,h_img等于0且w_img等于0,因此我们需要计算输入图像第0行第0列处的像素值(即1)与卷积核第0行第0列处的值(即1)的乘积。当h_kernel等于0且w_kernel等于1时,h_img等于0且w_img等于1,因此我们需要计算输入图像第0行第1列处的像素值(即2)与卷积核第0行第1列处...
在C语言中实现2D卷积的快速方法是使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)。CNN是一种深度学习模型,可以高效地处理图像和视频数据。在CNN中,卷积层是实现2D卷积的关键部分。 以下是一个简单的CNN卷积层实现的示例代码: 代码语言:c 复制 #include<stdio.h>#include<stdlib.h>voidconv2d(floatinput[][...
return 0; } int main() { int i=0; int u[4]={1,1,1,1}; int v[4]={1,1,1,1}; int m=sizeof(u)/sizeof(*u); int n=sizeof(v)/sizeof(*v); conv(u,v,m,n); return 0; } 注释:序列u与v的卷积,m与n分别为其长度©...
图6.6 – 将词向量卷积成 n-gram 的好处之一像这样的卷积模型是没有数量限制的我们可以对 n-gram 进行卷积。我们还能够同时对多个不同的 n-gram 进行卷积。因此,为了同时捕获二元组和三元组,我们可以像这样设置我们的模型: 图6.7 – 将词向量卷积为二元组和三元组 ...
基于C语言的卷积编码实现 实现(2, 1, 7)卷积码编码 信息序列1001 1010 1111 1100 生成序列g1 = 1011011;g2 = 1111001 初始状态全0. 以上参数可自行在main中修改。 /***This is an simple example program of convolutional encoder. *The information sequence, the register initial states and the generatio...
卷积操作的具体实现代码: # 输入图片大小为(160,32,1) assert imgH % 16 == 0, 'imgH has to be a multiple of 16 图片高度必须为16的倍数' # 一共有7次卷积操作 ks = [3, 3, 3, 3, 3, 3, 2] # 卷积层卷积尺寸3表示3x3,2表示2x2 ps = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0] # padding大...