卷積神經網絡（CNN）是深度學習中常用的網絡架構，在智能語音中也不例外，比如語音識別。語音中是按幀來處理的，每一幀處理完就得到了相對應的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常處理完一幀得到的是一個39維的MFCC特征向量。假設一段語音有N幀，處理完這段語音后得到的是一個39行N列（行表示特征 ...

lstm 參數計算 總結一下就是 一個簡單RNN加上三個門。因為都跟輸入和反饋相乘，所以他們的轉化矩陣維度都相等，即 4（nm+nn+n），最后一個是偏置。 https://isaacchanghau.github.io/post/lstm-gru-formula/ 這個似乎多了一個 ...

假設一個卷積層的輸入的特征圖（feature maps）數量（input channels）為“n”，輸出為特征圖數量為“m”，卷積核（kernel size）為“k”。假設我們處理的是一個2D的卷積操作，卷積層對應的輸入的參數量為k * k * n，與此同時，由於輸出為m通道的特征圖數量 ...

假定： M：每個卷積核輸出特征圖（Feature Map）的邊長 K：每個卷積核（Kernel）的邊長 Cin：每個卷積核的通道數，也即輸入通道數，也即上一層的輸出通道數 Cout：本卷積層具有的卷積核個數，也即輸出通道數 可見：每個卷積層的時間復雜度由輸出特征圖面積M2，卷積核面積K2 ...

https://blog.csdn.net/weixin_39228381/article/details/107896863 目錄 說明 BatchNorm1d參數 num_features eps momentum affine ...

轉自：https://www.zhihu.com/question/22298352 從數學上講，卷積就是一種運算。 某種運算，能被定義出來，至少有以下特征： 首先是抽象的、符號化的 其次，在生活、科研中，有着廣泛的作用 比如加法： ，是抽象的，本身只是一個數學符號 ...

室友給我講算法崗的面經，其中面試官就問了一個小問題，“給出CNN網絡的參數（可學習的）個數如何計算”， ...

c#位運算系列 C#位運算基本概念與計算過程 C#位運算實際運用之合並Int C#位運算實際運用之計算Int每一位 前言 一些非常基礎的東西，在實際工作中沒有用到、很少用到。一旦遇到，又不知所雲。最近遇到一個問題，把一個int16（short） 、兩個bool變量整合成一個 ...