Tensorflow–一維離散卷積 一維離散卷積的運算是一種主要基於向量的計算方式 一.一維離散卷積的計算原理 一維離散卷積通常有三種卷積類型：full卷積，same卷積和valid卷積 1.full卷積 full卷積的計算過程如下：K沿着I順序移動，每移動一個固定 ...

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 ...

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 ...

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 ...

離散化的思想就是將分布大卻數量少(即稀疏)的數據進行集中化的處理，這樣可以有利於程序的空間與時間，能減少遍歷次數與空間儲存。 然而雖然我會了思想今天問了翔神半天才知道怎么實現。。 其實實現的方式與口述的角度還是有所不同。 思想理解起來其實道理很簡單，如坐標(3，2000)，(10005，31 ...

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 ...