Tensorflow–二维离散卷积 一.二维离散卷积的计算原理 二维离散卷积的计算原理同一维离散卷积的计算原理类似，也有三种卷积类型：full卷积，same卷积核valid卷积。通过3行3列的二维张量x和2行2列的二维张量K 1.full卷积 full卷积的计算过程如下：K ...

本文转自： 离散卷积与自相关----------信号处理系列 http://www.cnblogs.com/einyboy/archive/2012/12/30/2839633.html 一、 定义 离散信号f(n),g(n)的定义如下： N-----为信号f(n)的长度 ...

平滑技术也叫做过滤技术，可以用来去除图像中的噪声，常用的平滑处理的处理算法有基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平衡、基于统计学方法的中值平滑、双边滤波、导向滤波等。二维离散卷积是基于两个矩阵的一种计算方式，通过以下示例进行理解。 一.原理 \[I = \left ( \begin ...

1. DFT与IDFT 2 差分方程求序列及DFT 3 幅频特性与相频特性 4 FFT 求卷积 可以看到内置函数的速度要快很多 5 线性卷积 ...

Tensorflow–卷积的梯度反向传播 一.valid卷积的梯度 我们分两种不同的情况讨论valid卷积的梯度：第一种情况，在已知卷积核的情况下，对未知张量求导(即对张量中每一个变量求导)；第二种情况，在已知张量的情况下，对未知卷积核求导(即对卷积核中每一个变量求导) 1. ...

一、 定义 离散信号f(n),g(n)的定义如下： N-----为信号f(n)的长度 s(n)----为卷积结果序列,长度为len(f(n))+len(g(n))-1 例： f(n) = [1 2 3]; g(n) = [2 3 1]; s(0) = f(0)g(0-0 ...

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 ...

现在网上基本都没有对应的基于神经网络声音分类识别的较简单的教程，所以我打算通过我自己的思路，编写出一个实现男女声音识别的一个深度学习的模型。 因为没有验证过该想法是否正确，所以想通过该博客来记录实验 ...