转载至http://www.goldsborough.me/cuda/ml/cudnn/c++/2017/10/01/14-37-23-convolutions_with_cudnn/ Convol ...
对于卷积的计算需要把握住两个方向点,第一个是在n点处的累积范围 , 第二个是用来做累积的变量的范围。用下面的实例来说明: 例子 : 求两个信号的卷积 解 : xn和hn的图像分别如下所示 : 这里需要分情况考虑他们各自的卷积过程分别是在 lt n lt lt n lt lt n lt n为其他值的情况,这么分别考虑的原因是他们在这几个范围内的累加变量不一样: 当 lt n lt 对应于每一个n ...
2017-11-14 15:46 0 1833 推荐指数:
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卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描,具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描。 权衡因素:在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡 在tensorflow中的函数为例: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作 ...
卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法,在很多应用上表现出卓越的效果,[1]中对比多重算法在文档字符识别的效果,结论是CNN优于其他所有的算法。CNN在手写体识别取得最好的效果,[2]将CNN应用在基于人脸的性别识别,效果也非常不错。前段时间我用BP神经网络对手机拍照图片 ...
作为一名苦逼工科生,《信号与系统》+《数字信号处理》是绕不过去的坎,各种让人头疼的概念与数学公式:傅里叶变化、拉普拉斯变化、Z变换、卷积、循环卷积、自相关、互相关、离散傅里叶变化、离散傅里叶时间变化…… 前一段时间在知乎发现一个有趣例子,生动形象地解释了卷积的物理意义,且解释的较为准确,下面 ...
pytorch卷积神经网络训练 关于卷积神经网络(CNN)的基础知识此处就不再多说,详细的资料参考我在CSDN的说明 CNN卷积神经网络原理流程整理 以下是一个可视化展示卷积过程的网站 https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/ 一、使用 ...
跟着这位博主来学习C++的卷积网络实例,因为作者一直在更新代码,所以新的代码和这位博主的分析有所不同;这位博主写的东西太泛了,没有讲到实质, 可以参考下他分析的类与类之间的关系图。。 前四节:http://blog.csdn.net ...
目录 Feature maps Why not Linear 335k or 1.3MB em... Receptive Field ...
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevO ...