藍橋杯延期到9月中旬了……真地太難了…… T^T 最近舍友要寫一份與循環卷積有關的報告,需要寫python的循環卷積代碼,於是我就直接根據原理幫舍友用python實現了這個。 用的序列是x1=[1,2,3,4],x2=[1,1,1,1,0,0,0,0 ...
一般的線性卷積: f i sum j i a j b i j 如果將 b 數組循環復制得到 b N 就能得到周期卷積: f i sum j N a j b N i j 而一般比較常見的循環卷積其實就是周期卷積的主值序列 ,N 項 : f i sum j N a j b i j N ,其中下標 N 表示其主值序列限定在 ,N 計算循環卷積時暴力是 n ,先求出兩序列的線性卷積再全累加到 ,N 上就是 ...
2018-12-14 15:33 0 2626 推薦指數:
藍橋杯延期到9月中旬了……真地太難了…… T^T 最近舍友要寫一份與循環卷積有關的報告,需要寫python的循環卷積代碼,於是我就直接根據原理幫舍友用python實現了這個。 用的序列是x1=[1,2,3,4],x2=[1,1,1,1,0,0,0,0 ...
圖神經網絡 1、神經網絡基礎 1.1、圖數據的應用場景 重要的四個類別:同構圖、異構圖、屬性圖和非顯示圖 同構圖:節點類型和關系類型只有一種。如超鏈接關系構成的萬維網;社交網絡 異構 ...
兩個序列的N點循環卷積定義為 10[()()]()(())NNNkhnxnhmxnm (0)nN 從定義中可以看到,循環卷積和線性卷積的不同之處在於:兩個N點序列的N點循環卷積的結果仍為N點序列,而它們的線性卷積的結果的長度 ...
原創循環卷積代碼,轉載需注明出處 線性卷積與循環卷積的比較 實驗目的和要求 掌握循環卷積和線性卷積的原理,與理論分析結果比較,加深理解循環卷積與線性卷積之間的關系。 實驗內容和步驟 1) 已知兩序列X(n) = ; h(n)=; 求兩序列的線性卷積和它們的 N ...
卷積神經網絡作為深度學習的典型網絡,在圖像處理和計算機視覺等多個領域都取得了很好的效果。 Paul-Louis Pröve在Medium上通過這篇文章快速地介紹了不同類型的卷積結構(Convolution)及優勢。為了簡單起見,本文僅探討二維卷積結構。 卷積 首先,定義下卷積層的結構參數 ...
最近,在看caffe源碼時,偶然在網上看到一個問題?覺得挺有意思,於是,仔細的查了相關資料,並將總結寫在這里,供大家迷惑時,起到一點啟示作用吧。 問題的題目是CNN中的一個卷積層輸入64個通道的特征子圖,輸出256個通道的特征子圖,那么,該層一共包含多少個卷積核? 對於上面 ...
兩個序列的線性卷積: x(n) N個點; 濾波器h(n) M個點, 線性出來是 L=N+M-1個點; x(n)填充0至長度為L,h(n)同樣填充至L; 做FFT運算,然后IFFT運算,出來的結果時L個點。 eg: x ...
摘要: 1.算法概述 2.算法要點與推導 3.算法特性及優缺點 4.注意事項 5.實現和具體例子 6.適用場合 內容: 1.算法概述: 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)最開始是為了解決圖像識別問題被設計 ...