Tensorflow–一维离散卷积 一维离散卷积的运算是一种主要基于向量的计算方式 一.一维离散卷积的计算原理 一维离散卷积通常有三种卷积类型：full卷积，same卷积和valid卷积 1.full卷积 full卷积的计算过程如下：K沿着I顺序移动，每移动一个固定 ...

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 ...

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 ...

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 ...

离散化的思想就是将分布大却数量少(即稀疏)的数据进行集中化的处理，这样可以有利于程序的空间与时间，能减少遍历次数与空间储存。 然而虽然我会了思想今天问了翔神半天才知道怎么实现。。 其实实现的方式与口述的角度还是有所不同。 思想理解起来其实道理很简单，如坐标(3，2000)，(10005，31 ...

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 ...