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向量卷积运算
循环矩阵乘法怎么化作
卷积
答:
可以看到,矩阵与
向量
相乘完全等价于
卷积
。=== 最后,再说一下DFT(离散傅立叶变换)和FFT(快速傅立叶变换)的关系。这只关系到计算的快慢。我们统计一下最基本的加减乘除的
运算
数。为了计算每一个卷积中的元素,比如:b°c (0),我们都要进行 O(n) 次的运算。那么计算全部的卷积,就需要 O...
哪些算法通常用于解决深度学习问题
答:
)机器学习(MachineLearning)是一个大的方向,里面包括了很多种approach,比如deeplearning,GMM,SVM,HMM,dictionarylearning,knn,Adaboosting不同的方法会使用不同的模型,不同的假设,不同的解法。深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法:(1)基于
卷积运算
的神经网络...
RepVGG:VGG,永远的神! | 2021新文
答:
权值转换的核心是将BN和其前面的
卷积
层转换成单个包含偏置
向量
的卷积层。假设 为从 转换得到的核权值和偏置,则有: 转换后的卷积操作与原本的卷积+BN操作是等价的,即: 上述的转换也可应用于identity分支,将identity mapping视作卷积核为单位矩阵的 卷积。 ...
图像处理
答:
填塞,当卷积核超出图像边界时,会产生边界效应。有多种填塞方法,0填塞,常数填塞,夹取填塞,重叠填塞,镜像填塞,延长。 2.1 可分滤波器 如果一个
卷积运算
可以分解为一维行
向量卷积
和一维列向量卷积,则称该卷积核可分离。2D核函数可以看作一个矩阵K,当且仅当K的第一个奇异值为0时,K可分离。 2.2 线性滤波器举例...
卷积
神经网络跑一个模型要多久
答:
而n个MACCs运算包括2n-1个FLOPs(n个乘法和n-1个加法),我们近似为2n个FLOPs。也就是说,两个n维
向量
的乘积所需要的FLOPs是2n个。当然,在很多的硬件设施中(比如显卡),一个MACC就可以称作一个运算单位了,而不是将加法和乘法分开,因为硬件已经对其进行了大量的优化,我们之后在测一个
卷积运算
量就可以按照MACC这样...
深度学习之
卷积
神经网络经典模型
答:
第五个隐藏层是用5x5的卷积核进行运算,包含了120个神经元,也是这个网络中
卷积运算
的最后一层。 之后的第六层便是全连接层,包含了84个特征图。全连接层中对输入进行点积之后加入偏置,然后经过一个激活函数传输给输出层的神经元。最后一层,也就是第七层,为了得到输出
向量
,设置了十个神经元来进行分类,相当于输出...
手机上运行的深度神经网络模型-MobileNet
答:
深度卷积(Depthwise convolution, DW)不同于常规卷积操作,深度卷积中一个卷积核只有一维,负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积;常规卷积每个卷积核的维度与输入维度相同,每个通道单独做
卷积运算
后相加。 以一张5x5x3(长和宽为5,RGB3通道)的彩色图片举例。每层深度
卷积卷积
核的数量与上一层的通道数相同(通道和...
卷积
神经网络的输出能够是一个具体的值吗?
答:
可以的。因为
卷积
神经网络最后的输出是全连接层,所以它的输出可以是一个值也可以是一组
向量
。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元。
行列式的来历
答:
3、机器学习和图像处理:行列式在机器学习和图像处理中也有着应用。例如,在支持
向量
机算法中,行列式可以用来计算核函数;在图像处理中,行列式可以用来进行特征提取和图像分类等任务。4、加密和编码:行列式还可以用于加密和编码。例如,在RSA公钥密码体制中,行列式被用来计算模幂
运算
;在
卷积
码中,行列式被...
请问下面的matlab程序哪里出错了,为什么第一行就运行不出来?
答:
函数是不能在命令条里直接定义的。从图上看你在命令条(command line 或称 command prompt) 里直接拷贝进去的函数定义,所以会出现“function definitions are not permitted at prompt”的错误。新开一个M-文件,然后把这个函数拷贝到M-文件中,将文件保存为sconv.m。之后在命令条中输入:[f,k] = ...
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