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卷积计算过程和步骤
卷积
操作包括哪些
步骤
?
答:
卷积操作的五个
步骤
是输入、卷积核、
卷积计算
、激活函数和输出。1、输入 卷积操作首先需要一个输入数据,可以是图像、音频或其他形式的数据。输入数据是一个多维数组,图像可以表示为一个二维矩阵。这个输入数据将会被卷积核与之进行
卷积运算
。通过改变卷积核的权重和尺寸,可以控制卷积操作提取的特征种类和...
什么是矩阵
卷积
?
答:
矩阵卷积概念:是得到图像处理的一个初级效果非常有效并快捷的工具。它是一个5X5或3X3的矩阵,一般使用3X3矩阵就可以得到你的想要的效果,如果一个5X5矩阵的周围一圈值都是0,那么一些程序会自动默认它成3X3矩阵。矩阵卷积的具体工作原理:点阵图中的每一个像素被称为“初步像素”,用
与卷积
矩阵同样面积...
请阐述线性
卷积
,周期卷积,循环卷积有什么不同
答:
线性卷积就是多项式系数乘法:设a的长度是M,b的长度是N,则a卷积b的长度是M+N-1,
运算
参见多项式乘法。两个周期序列的卷积称为周期卷积,其
计算步骤与
非周期序列的线性卷积类似。循环
卷积与
周期卷积并没有本质区别。“L点的循环卷积”是把先做线性卷积,再把结果的前L点保留不动,后面的点截下来,...
信号
与
系统
卷积
积分例题
答:
用双边拉普拉斯做 就很快了,
步骤
就略了,我直接给答案:-6/(s+2)/(s-1)=2/(s+2)-2/(s-1),=== 2e^(-2t)u(t)+2e^(t)u(-t)6/(s-2)/(s-1)=6/(s-2)-6/(s-1),=== -6e^(2t)u(-t) +6e^(t)u(-t)简单吧,
求解线性
卷积
的四个
步骤
为:移位、翻转(翻褶)、相乘、相加。
答:
求解线性
卷积
的四个
步骤
为:移位、翻转(翻褶)、相乘、相加。A.正确 B.错误 正确答案:B
乘积码的三个
步骤
答:
这种译码方式的复杂度只是两个分量译码器的复杂度之和,译码
过程
简单,但不能充分发挥乘积码的纠错能力。采用前面提到的迭代译码方式能大大改善纠错效果,但是为了使分组码能采用迭代译码,需要将它表示成
卷积
码的网格图形式。1974 年Bahl、Cocke、Jelinek 和Raviv 提出的BCJR 迭代译码算法利用分组码的校验...
人脸识别网络 FaceNet
答:
然后,深度
卷积
神经网络负责提取关键特征,并进行标准化处理,以便于模型的学习。同时,损失函数和梯度更新机制确保了模型的稳定进步。在推理阶段,主要
步骤
包括人脸检测、特征点定位和对齐,接着利用模型的高效能力,直接提取特征,无需复杂的
计算
,即可实现人脸验证、识别和聚类。FaceNet的架构基于Zeiler&Fergus...
接触面构造因素( aIT)
答:
计算两接触面间夹角的
步骤
为:①用地质体三维形态分析技术求岩体的原始接触面和趋势接触面;②生成两个接触面的欧式距离场;③利用梯度算子对距离场进行
卷积运算
获得接触面的法向量;④计算两个接触面对应的法向量之间的夹角即为所要求的两接触面间夹角,两法向量之间的夹角的计算公式为:危机矿山深部隐伏矿大...
tensorRT如何实现神经网络推理加速?
答:
TensorRT是NVIDIA的一个深度学习推理优化器和运行时库,能够实现神经网络推理的加速。其优化
过程
主要包括以下几个
步骤
:1. **网络前向
计算
优化**:TensorRT使用一种称为“网络层融合”的技术来优化前向计算。它将相邻的
卷积
层和池化层合并,以减少不必要的内存访问和数据重排。此外,TensorRT还使用GPU上的...
智慧树人工智能基础答案2023
答:
A:风险管理B:预防诈骗C:财务咨询D:
过程
自动化E:客户服务答案:ABCDE 2、金融风险管理包括()A:识别风险B:风险
计算
C:风险控制D:规避风险答案:ACD 3、人工智能会取代人类,特别是在金融领域。()A:错B:对答案:A 4、聊天机器人可以解答客户咨询类问题。()A:错B:对答案:B 5、疾病风险预测主要是指通过基因测序...
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