介紹一維卷積的兩種計算方法: 1.h(n)序列倒置->位移->相乘->取和 舉例:x(n) = [4,3,2,1],h(n) = [3,2,1]。 h(n)倒置為h'(n)[1,2,3],逐漸從前向x(n)位移,直到h'(n)最后一個元素3與x(n)第一個元素4接觸 ...
卷積操作對於高維 多個平面 的輸入,單個卷積核的深度應和輸入的深度 depth 保持一致: 維卷積運算執行完畢,得一個 維的平面。如果我們想要對三通道的 RGB 圖片進行卷積運算,那么其對應的濾波器組也同樣是三通道的。過程是將每個單通道 R,G,B 與對應的濾波器進行卷積運算求和,然后再將三個通道的和相加,將 個乘積的和作為輸出圖片的一個像素值。 在卷積處如果有n組卷積,例如輸入為 , , , , ...
2018-06-20 19:58 0 868 推薦指數:
介紹一維卷積的兩種計算方法: 1.h(n)序列倒置->位移->相乘->取和 舉例:x(n) = [4,3,2,1],h(n) = [3,2,1]。 h(n)倒置為h'(n)[1,2,3],逐漸從前向x(n)位移,直到h'(n)最后一個元素3與x(n)第一個元素4接觸 ...
介紹一維卷積的兩種計算方法: 1.h(n)序列倒置->位移->相乘->取和 舉例:x(n) = [4,3,2,1],h(n) = [3,2,1]。 h(n)倒置為h'(n)[1,2,3],逐漸從前向x(n)位移,直到h'(n)最后一個元素3與x(n)第一個元素4接觸 ...
前面找到了tensorflow的一維卷積、池化函數,但是官方API太簡單,網上的例子也不多。 由於沒時間研究源碼,只能另尋他法了。 后面細細想來,tensorflow的二維卷積、池化函數,好像也能進行一維卷積、池化;也就是,利用對圖像矩陣進行卷積、池化的函數,把第一個維度設置成1。 這樣做 ...
三維卷積(Convolutions over volumes) 假如說你不僅想檢測灰度圖像的特征,也想檢測 RGB 彩色圖像的特征。彩色圖像如果是 6×6×3,這里的 3指的是三個顏色通道,你可以把它想象成三個 6×6圖像的堆疊。為了檢測圖像的邊緣或者其他的特征,不是把它跟原來 ...
三維卷積(Convolutions over volumes) 在上面筆記中你已經知道如何對二維圖像做卷積了,現在看看如何執行卷積不僅僅在二維圖像上,而是三維立體上。 我們從一個例子開始,假如說你不僅想檢測灰度圖像的特征,也想檢測RGB彩色圖像的特征。彩色圖像如果是 ...
參考:https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/ 平常都是無腦使用Pytorch提供的nn.Conv2d方法,但是並不關心具體該如何實現,原來是把卷積操作轉化成矩陣乘法 ...
對於兩個離散序列f[n],g[m],可以將卷積定義為 s[k]=∑f[j]g[k-j] 回憶我們學過的多項式乘法,比如(x2+2x+1)(3x+2) 一般的計算方式是 (x2+2x+2)(3x+2) = (x2+2x+2)*3x+(x2+2x+2 ...
FFT求卷積(多項式乘法) 卷積 如果有兩個無限序列a和b,那么它們卷積的結果是:\(y_n=\sum_{i=-\infty}^\infty a_ib_{n-i}\)。如果a和b是有限序列,a最低的項為a0,最高的項為an,b同理,我們可以把a和b超出范圍的項都設置成0。那么可以得出:y0 ...