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卷积到底是个什么东西
谁能用通俗的语言告诉我
卷积到底是个什么东西
?最好能深入浅出,不要书...
答:
这就是说,把
卷积
代替乘法,l(R)空间是一个代数,甚至是巴拿赫代数。卷积与傅里叶变换有着密切的关系。以弮(x),抭(x),表示l(R)中ƒ和g的傅里叶变换,那么有如下的关系成立:,即两函数的傅里叶变换的乘积等于它们卷积后的傅里叶变换。这个关系,使傅里叶分析中许多问题的处理得到简化。由...
卷积
的本质
答:
卷积是一种积分运算,用来求两个曲线重叠区域面积
。可以看作加权求和,可以用来消除噪声、特征增强。深度卷积网络中一层层的卷积本质上就是
大量的卷积核在发挥不同的作用
,有的去噪声、有的做锐化、有的增强边缘、有的做滤波等等。图像中一般是离散卷积,这里以离散卷积计算为例,对于S2式,N为信号f(n...
卷积
积分在现实中有何意义?
答:
卷积主要是为了将信号运算从时域转换为频域
。信号的时域的卷积等于频域的乘积。利用这个性质以及特殊的δ函数可以通过抽样构造简单的调制电路
信号与系统中,傅里叶变换跟
卷积是什么
关系?我老是搞不清楚这两个...
答:
时域
卷积
定理和频域卷积定理,这两个定理把频域和时域相互联系起来,能更方便的研究信号。
卷积
处理器
是什么
意思
答:
卷积处理器是一种利用光学技术进行卷积运算的处理器
。近日,中科院公布一项成果,名为“光学卷积处理器”的产品验证成功,然后网上的很多营销号又开始宣称“突破垄断”“绕过光刻机”“打破制裁”“弯道超车”,不明所以的大众很容易会被误导,以为我们国家的芯片实力真的突飞猛进,打破了光刻机的制裁,然而...
CNN(
卷积
神经网络)
是什么
?
答:
然而在神经网络中,模版的参数是训练出来的,我认为是纯数学意义的
东西
,很难理解为在频域上还有
什么
意义,所以我不认为神经网络里的
卷积
有滤波的作用。接着谈一下个人的理解。首先不管是不是卷积神经网络,只要是神经网络,本质上就是在用一层层简单的函数(不管是sigmoid还是Relu)来拟合一个极其复杂的...
为
什么
级联不是相乘而是
卷积
答:
级联不能是简单的相乘,因为这是一种高频率的
东西
。某一时刻的输出是之前很多次输入乘以各自的衰减系数之后的叠加而形成某一点的输出,然后再把不同时刻的输出点放在一起,形成一个函数,这就是
卷积
的含义。
信号与系统 怎么样可以学习好?我的基础很薄弱,我不是电子专业,自学可以...
答:
卷积
本质上是将信号表示成移位冲激的加权和(积分),其基本信号是单位冲激。傅里叶变换是将信号表示成一组复指数的线性组合,其基本信号是复指数信号e^jwt.其实,卷积并不是为后续学习傅里叶变换打基础,它们的本质是一样的,都是信号分解的思想。这里面需要你深刻理解的是傅里叶变换对那两个公式和...
卷积
神经网络的 卷积层、激活层、池化层、全连接层
答:
而
卷积
神经网络就是局部连接+权值共享的神经网络。 现在我们对卷积神经网络有一个初步认识了,下面具体来讲解一下卷积神经网络,卷积神经网络依旧是层级结构,但层的功能和形式做了改变,卷积神经网络常用来处理图片数据,比如识别一辆汽车: 在图片输出到神经网络之前,常常先进行图像处理,有 三种 常见的图像的处理方式: 均...
深度
卷积
神经网络应用于量子计算机
答:
卷积
神经网络(CNN)是一种流行且高效的神经网络,用于图像分类,信号处理等。在大多数层中,将
卷积
积 应用于图像或张量的输入上。通常后面是 非线性层和池化层 。3D张量输入X ^ 1(RGB图像)和4D张量内核K ^ 1之间的卷积。在本章中,我将重点介绍一层,解释
什么
是量子CNN。这里的核心思想是我们...
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