Tensorflow–二維離散卷積 一.二維離散卷積的計算原理 二維離散卷積的計算原理同一維離散卷積的計算原理類似，也有三種卷積類型：full卷積，same卷積核valid卷積。通過3行3列的二維張量x和2行2列的二維張量K 1.full卷積 full卷積的計算過程如下：K ...

本文轉自： 離散卷積與自相關----------信號處理系列 http://www.cnblogs.com/einyboy/archive/2012/12/30/2839633.html 一、 定義 離散信號f(n),g(n)的定義如下： N-----為信號f(n)的長度 ...

平滑技術也叫做過濾技術，可以用來去除圖像中的噪聲，常用的平滑處理的處理算法有基於二維離散卷積的高斯平滑、均值平衡、基於統計學方法的中值平滑、雙邊濾波、導向濾波等。二維離散卷積是基於兩個矩陣的一種計算方式，通過以下示例進行理解。 一.原理 \[I = \left ( \begin ...

1. DFT與IDFT 2 差分方程求序列及DFT 3 幅頻特性與相頻特性 4 FFT 求卷積 可以看到內置函數的速度要快很多 5 線性卷積 ...

Tensorflow–卷積的梯度反向傳播 一.valid卷積的梯度 我們分兩種不同的情況討論valid卷積的梯度：第一種情況，在已知卷積核的情況下，對未知張量求導(即對張量中每一個變量求導)；第二種情況，在已知張量的情況下，對未知卷積核求導(即對卷積核中每一個變量求導) 1. ...

一、 定義 離散信號f(n),g(n)的定義如下： N-----為信號f(n)的長度 s(n)----為卷積結果序列,長度為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 ...

現在網上基本都沒有對應的基於神經網絡聲音分類識別的較簡單的教程，所以我打算通過我自己的思路，編寫出一個實現男女聲音識別的一個深度學習的模型。 因為沒有驗證過該想法是否正確，所以想通過該博客來記錄實驗 ...