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卷积的通俗理解
卷积
问题
答:
由均匀性,输入乘以一个数,输出也相应乘以该数,有 x(τ)δ(t-τ)->x(τ)h(t-τ)再由叠加性,对所有不同τ进行叠加,那么输出也为原来的叠加,有 ∫x(τ)δ(t-τ)dτ->∫x(τ)h(t-τ)dτ 左边积分的结果为x(t),右边即为
卷积
。上面是严格推导,那么怎么
理解
这个过程呢,就是一...
有人能告诉我
卷积
和、卷积积分的物理意义,谢谢,诸位!
答:
卷积
和的物理意义:在LTI离散系统中,可用与上述大致相同的方法进行分析。由于离散信号本身是一个序列,因此,激励信号分解为单位序列的工作很容易完成。如果系统的单位序列响应为已知,那么,把这些序列相加就得到系统对于该激励信号的零状态响应。卷积积分的物理意义:在激励条件下,线性电路在t时刻的零状态...
什么是光学
卷积
处理器?
答:
甚至可以说都算不上传统意义上的“CPU”。光学
卷积
处理器,主要目的是解决“卷积神经网络”的相关问题,
通俗
地说,就是为了让电脑能够明白现实中的图像是什么,也就是相当于让电脑识别现实中的物体,用到的一种算法,使用一个叫做“卷积核”的东西,通过对图像的分块分析,最终得到最终图像的数据,光学...
如何
理解卷积
神经网络中的权值共享
答:
权值共享
的通俗理解
就是整张图片或者整组feature map共用一个
卷积
核,卷积核在图片上慢慢滑动,所以图片上每个区域都是利用了卷积核内的参数,这就是权值共享。
如何求这个
卷积
积分下的h
答:
对于非数学系学生来说,只要懂怎么用
卷积
就可以了,研究什么是卷积其实意义不大,它就是一种微元相乘累加的极限形式。卷积本身不过就是一种数学运算而已。就跟“蝶形运算”一样,怎么证明,这是数学系的人的工作。在信号与系统里,f(t)的零状态响应y(t)可用f(t)与其单位冲激响应h(t)的卷积积分...
神经网络:
卷积
神经网络(CNN)
答:
来对图像进行
卷积
操作(可以
理解
为有一个滑动窗口,把卷积核与对应的图像像素做乘积然后求和),得到了3x3的卷积结果。 这个过程可以理解为使用一个过滤器(卷积核)来过滤图像的各个小区域,从而得到这些小区域的特征值。在实际训练过程中, 卷积核的值是在学习过程中学到的。 在具体应用中,往往有多个卷积核,可以认为,...
什么是特征函数
通俗
一点关于特征函数简介
答:
1、在求两个或多个随机变量和的分布时,需要用到
卷积
公式。如果要求个相互独立的随机变量和的分布时,就要算次卷积,这是一件比较麻烦的事情。经过不断地探索和研究,终于发现特征函数这个工具,它在解决个独立随机变量和的分布时,显得锐利有力。2、设是一个随机变量,称是的特征函数。3、对任意的总...
...人可以简单
通俗
的讲解一下这函数什么意思,
有什么
作用?
答:
导数微分就是死记公式
什么是线性,非线性?
答:
线性是
卷积
运算的性质之一,即设a,b为任意常数,则对于函数f(z,y),h(x,y)和g(x,y),{af(x,Y)+bh(z,y)}*g(z,y)=-af(x,y)*g(x,y)+bh(x,y)*g(z,y)。同样有:f(x,y)*{ah(x,y)+bg(x,y)=af(x,y)*h(x,y)+bf(x,y)*g(x,y) 。非线性即模拟...
如何用
通俗
易懂的话
解释
异构计算?
答:
深入浅出探讨异构计算:汽车自动驾驶的智能引擎 随着自动驾驶技术的飞速发展,异构计算芯片在汽车行业扮演着关键角色,成为科技热点。对于这个新兴领域,许多朋友都好奇其技术实质和应用。小星将带你一步步探索异构计算的奥秘,从技术细节到未来趋势,再到它在自动驾驶中的实际应用。
理解
异构计算的本质 异构计算...
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