介绍一维卷积的两种计算方法: 1.h(n)序列倒置->位移->相乘->取和 举例:x(n) = [4,3,2,1],h(n) = [3,2,1]。 h(n)倒置为h'(n)[1,2,3],逐渐从前向x(n)位移,直到h'(n)最后一个元素3与x(n)第一个元素4接触 ...
卷积操作对于高维 多个平面 的输入,单个卷积核的深度应和输入的深度 depth 保持一致: 维卷积运算执行完毕,得一个 维的平面。如果我们想要对三通道的 RGB 图片进行卷积运算,那么其对应的滤波器组也同样是三通道的。过程是将每个单通道 R,G,B 与对应的滤波器进行卷积运算求和,然后再将三个通道的和相加,将 个乘积的和作为输出图片的一个像素值。 在卷积处如果有n组卷积,例如输入为 , , , , ...
2018-06-20 19:58 0 868 推荐指数:
介绍一维卷积的两种计算方法: 1.h(n)序列倒置->位移->相乘->取和 举例:x(n) = [4,3,2,1],h(n) = [3,2,1]。 h(n)倒置为h'(n)[1,2,3],逐渐从前向x(n)位移,直到h'(n)最后一个元素3与x(n)第一个元素4接触 ...
介绍一维卷积的两种计算方法: 1.h(n)序列倒置->位移->相乘->取和 举例:x(n) = [4,3,2,1],h(n) = [3,2,1]。 h(n)倒置为h'(n)[1,2,3],逐渐从前向x(n)位移,直到h'(n)最后一个元素3与x(n)第一个元素4接触 ...
前面找到了tensorflow的一维卷积、池化函数,但是官方API太简单,网上的例子也不多。 由于没时间研究源码,只能另寻他法了。 后面细细想来,tensorflow的二维卷积、池化函数,好像也能进行一维卷积、池化;也就是,利用对图像矩阵进行卷积、池化的函数,把第一个维度设置成1。 这样做 ...
三维卷积(Convolutions over volumes) 假如说你不仅想检测灰度图像的特征,也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3,这里的 3指的是三个颜色通道,你可以把它想象成三个 6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征,不是把它跟原来 ...
三维卷积(Convolutions over volumes) 在上面笔记中你已经知道如何对二维图像做卷积了,现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上,而是三维立体上。 我们从一个例子开始,假如说你不仅想检测灰度图像的特征,也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是 ...
参考:https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/ 平常都是无脑使用Pytorch提供的nn.Conv2d方法,但是并不关心具体该如何实现,原来是把卷积操作转化成矩阵乘法 ...
对于两个离散序列f[n],g[m],可以将卷积定义为 s[k]=∑f[j]g[k-j] 回忆我们学过的多项式乘法,比如(x2+2x+1)(3x+2) 一般的计算方式是 (x2+2x+2)(3x+2) = (x2+2x+2)*3x+(x2+2x+2 ...
FFT求卷积(多项式乘法) 卷积 如果有两个无限序列a和b,那么它们卷积的结果是:\(y_n=\sum_{i=-\infty}^\infty a_ib_{n-i}\)。如果a和b是有限序列,a最低的项为a0,最高的项为an,b同理,我们可以把a和b超出范围的项都设置成0。那么可以得出:y0 ...