卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的网络架构，在智能语音中也不例外，比如语音识别。语音中是按帧来处理的，每一帧处理完就得到了相对应的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧，处理完这段语音后得到的是一个39行N列（行表示特征 ...

lstm 参数计算 总结一下就是 一个简单RNN加上三个门。因为都跟输入和反馈相乘，所以他们的转化矩阵维度都相等，即 4（nm+nn+n），最后一个是偏置。 https://isaacchanghau.github.io/post/lstm-gru-formula/ 这个似乎多了一个 ...

假设一个卷积层的输入的特征图（feature maps）数量（input channels）为“n”，输出为特征图数量为“m”，卷积核（kernel size）为“k”。假设我们处理的是一个2D的卷积操作，卷积层对应的输入的参数量为k * k * n，与此同时，由于输出为m通道的特征图数量 ...

假定： M：每个卷积核输出特征图（Feature Map）的边长 K：每个卷积核（Kernel）的边长 Cin：每个卷积核的通道数，也即输入通道数，也即上一层的输出通道数 Cout：本卷积层具有的卷积核个数，也即输出通道数 可见：每个卷积层的时间复杂度由输出特征图面积M2，卷积核面积K2 ...

https://blog.csdn.net/weixin_39228381/article/details/107896863 目录 说明 BatchNorm1d参数 num_features eps momentum affine ...

转自：https://www.zhihu.com/question/22298352 从数学上讲，卷积就是一种运算。 某种运算，能被定义出来，至少有以下特征： 首先是抽象的、符号化的 其次，在生活、科研中，有着广泛的作用 比如加法： ，是抽象的，本身只是一个数学符号 ...

室友给我讲算法岗的面经，其中面试官就问了一个小问题，“给出CNN网络的参数（可学习的）个数如何计算”， ...

c#位运算系列 C#位运算基本概念与计算过程 C#位运算实际运用之合并Int C#位运算实际运用之计算Int每一位 前言 一些非常基础的东西，在实际工作中没有用到、很少用到。一旦遇到，又不知所云。最近遇到一个问题，把一个int16（short） 、两个bool变量整合成一个 ...