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什么是卷积运算
什么
叫做线性相关?
答:
线性相关是指在一组数据中,存在一种线性关系,即一个变量的值的改变会以固定比例引起其他变量值的相应改变。在数学上,如果存在实数常数a、b、c等,使得两个或多个变量x1, x2, ..., xn之间满足方程y = a1x1 + a2x2 + ... + an*xn + b,那么这些变量就是线性相关的。例如,在一个销售...
cnv2是
什么
意思?
答:
cnv2是一种
卷积
神经网络模型,也叫做深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)。该模型是在普通卷积神经网络(CNN)基础上改进的,制定的目的是为了减少模型中参数的数量,减小训练模型所需要
的计算
量。cnv2模型包含两个卷积步骤:深度卷积和逐点卷积,前者用于学习特征,后者用于综合这些特征。与普通...
易语言编写的程序支持显卡
运算
吗
答:
可以看看OPENGL或者CUDA的相关资料,如果有人把这里面某些东西封装了DLL,那肯定是可以支持的,但是这两个库都是很难搞的,不仅仅只是抠一下代码的事,即使别人搞出来了,也不一定会分享给你,更关键的是你没有说你要用显卡算
什么
?高斯
卷积运算
?傅里叶函数?还是更高的应用,比如深度学习,神经网络...
视觉-
卷积
层基础知识
答:
1.
卷积
层的组成和每层的作用 卷积神经网络(CNN)主要由卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成。卷积层(Conv):使用卷积核进行特征提取和特征映射 激活函数(Activation):由于卷积也是一种线性
运算
,因此需要增加非线性映射 池化层(Pool):对输入的特征图进行压缩,一方面使特征图变小,简化网络...
矩阵里面有星号是
什么
意思
答:
在向量
卷积运算
中,星号同样扮演重要角色,它表示两个向量在特定位置上的元素相乘,然后将结果相加,生成一个新的向量。这种操作在图像处理中尤其常见,星号下的卷积操作能够帮助提取图像的特征,用于图像识别和处理。在自然语言处理中,星号可能用于模式匹配和文本分类等任务,它帮助算法识别特定的模式或关键词...
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概念...
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。
不知道
什么是
FLOPs?进来瞧瞧~
答:
:输入通道数;:输出通道数;:输出特征图的高和宽 那么生成输出特征图的一个单元(单通道)则需要:- 次乘法 - 次加法 若算上偏置(bias),那么还需额外的一次加法 ,于是就有 次加法,与乘法次数一致。由于输出特征图尺寸为( )且通道数为 ,因此该
卷积
层的
运算
次数为:这是一个卷积...
吴教授的CNN课堂:进阶 | 从LeNet到残差网络(ResNet)和Inception Net_百...
答:
初看1x1卷积的概念会觉得很奇怪,这样子每次对一个像素进行卷积有
什么
用,我们本来不就是想检测局部的特征吗。但是如果理解了 通道 概念的话,就能很好理解了。 因为,如果说普通的 大窗口卷积更注重一个通道内各个特征的互动 的话,那么1x1卷积就是只在通道与通道进行
卷积运算
,加强了通道之间的互动。 这就是第一点,...
卷积
积分的理论依据是
什么
意思 对于实变非线性电路
答:
1、
卷积
:分析数学中一种重要的
运算
。设f(x), g(x)是R1上的两个可积函数,作积分。可以证明,关于几乎所有的x∈(-∞,∞) ,上述积分是存在的。这样,随着x的不同取值 ,这个积分就定义了一个新函数h(x),称为f与g的卷积,记为h(x)=(f *g)(x)。容易验证,(f *g)(x...
线性性质包含两个内容比例性和
什么
答:
可加性。线性特性
是卷积运算
的性质之一,卷积既是一个由含参变量的无穷积分定义的函数,又代表一种运算,其运算性质在线性系统理论、光学成像理论和傅里叶变换及其应用中经常用到,线性性质包括两层,即可加性和比例性(齐次性)。线性性质可以判断直线和圆的位置关系。
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