读本科期间,信号与系统里面经常讲到卷积(convolution),自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理,里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习,更有专门的...
读本科期间,信号与系统里面经常讲到卷积(convolution),自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理,里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习,更有专门的...
在跑一份代码时,效果一直提升不上去,偶然将3 * 3的卷积核换成了4 * 4的卷积核,效果奇佳,于是搜索了一下卷积核的大小对网络性能的影响,总结如下: 1.大卷积核和小卷积核 显然,大卷积核的感受野更大,自然提取...
卷积
如果卷积的变量是序列x(n)和h(n),则卷积的结果 , 其中星号*表示卷积。 当时序n=0时,序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果;时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度,所以这种相乘后求和的计算法称为卷积和,...
卷积层是卷积神经网络中的核心模块,**卷积层的目的是提取输入特征图的特征,**如下图所示,卷积核可以提取图像中的边缘信息。卷积也成为过滤器,即Filter。
该资源采用Visio绘图软件制作,包含卷积池化操作的绘图,以及线性层的绘图。供各位网友参考。
深入浅出理解深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)
标签: 卷积神经网络
所用的方法是梯度下降(Gradient descent):通过使loss值向当前点对应梯度的反方向不断移动,来降低loss。一次移动多少是由学习速率(learning rate)来控制的。
PyTorch可以说是三大主流框架中最适合初学者学习的了,相较于其他主流框架,PyTorch的简单易用性使其成为初学者们的首选。这样我想要强调的一点是,框架可以类比为编程语言,仅为我们实现项目效果的工具,也就是我们...
关于卷积的大部分知识点总结,后续论文阅读后补充更新
这是基于cnn深度卷积神经网络算法的人脸识别程序代码,用的是Python
采用matlab仿真了卷积编码在BPSK调制下通过AWGN信道是的性能分析。包含不同参数下卷积码的误码率曲线比较,包括'未使用编码'与'使用卷积编码'的比较,不同回溯长度、不同码率、不同约束长度的误码率曲线
卷积操作经常被作用在图像滤波以及边缘提取上,例如,通过类似下面这样的矩阵,可以将图像的纵向的边缘提取出来。
一、相关函数与线性卷积概念、 1、卷积、 卷积概念、 卷积公式、 2、相关函数、 互相关函数、 自相关函数、 二、相关函数与线性卷积关系、 1、相关函数与线性卷积对比、 2、使用 卷积 推导 相关函数、 3、使用 卷积 ...