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向量卷积的意义
前馈神经网络、BP神经网络、
卷积
神经网络的区别与联系
答:
2、BP神经网络:是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、
卷积
神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同 1、前馈神经网络:主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。2、BP神经网络:(1)函数逼近:用输入
向量
和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数;(2)...
支持
向量
机的有关介绍:
答:
注意,如果k(x,y)变小为y的增长进一步远离的x,在求和的每一项测量测试点x的接近程度的相应数据基点x_i的程度。以这种方式,内核上面的总和可以被用于测量各个测试点的对数据点始发于一个或另一个集合中的要被鉴别的相对接近程度。注意一个事实,即设定点的x映射到任何超平面可以相当
卷积的
结果,...
matlab
卷积
后的
向量
长度为什么减一
答:
因为你这样做dir()得到的结果f的前两个是你不需要的,分别是"."和“.."表示当前文件夹和上一层文件夹。如果你的图片文件格式统一的话,比如都是jpg,可以这样 f = dir('C:\Users\mdkj\Desktop\B\附件1\');这句话改成 f = dir('C:\Users\mdkj\Desktop\B\附件1\*.jpg');这样的话...
向量
,矩阵和张量的导数 | 简单的数学
答:
前段时间看过一些矩阵求导的教程,在看过的资料中,尤其喜欢斯坦福大学CS231n
卷积
神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路,可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化,直到发现其中有规律的部分。话不多说,一起来看看吧。本文旨在帮助您学习
向量
、矩阵和高阶张量(三维或三维以上的数组)的求导方法,以及如何求对向量...
CNN什么意思
答:
四、全连接层的作用 全连接层通常位于CNN的最后几层,负责将前面的特征进行整合,输出最终的预测结果。在图像分类等任务中,全连接层会输出一个固定长度的特征
向量
,表示图像的类别信息。总之,CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构,通过
卷积
、池化和全连接等操作,实现从原始图像到高级特征的提取...
卷积
神经网络 文本分类时,预训练word2vec的词
向量
答:
1.P(A)=1/4,P(B|A)=1/3,P(A|B)=1/2,可得P(AB)=1/12,P(B)=1/6 P(X=0,Y=0)=P(A非B非)=1-P(A+B)=1-[P(A)+P(B)-P(AB)]=2/3 P(X=1,Y=0)=P(AB非)=P(A)-P(AB)=1/6 P(X=0,Y=1)=P(BA非)=P(B)-P(AB)=1/12 P(X=1,Y=1)=P(AB)=1...
卷积
码的生成矩阵有何特点
答:
Jacobi方法Jacobi方法是求对称矩阵的全部特征值以及相应的特征
向量的
一种方法,它是基于以下两个结论1)任何实对称矩阵A可以通过正交相似变换成对角型,即存在正交矩阵Q,使得QTAQ=diag(λ1,λ2,…,λn)(3.1)其中λi(i=1,2,…,n)是A的特征值,Q中各列为相应的特征向量。2)在正交相似变换下,...
运用
卷积
函数cnov是需要注意什么问题
答:
conv函数相当于把两个函数对应处的元素相乘并求和,所以采样越密,参与运算的元素就越多,其和自然也就越大。以楼上那个程序为例,a有11个元素,所以x1最大值为11;b有101个元素,所以x2最大值为101。这不一定是10倍的关系,而是取决于究竟有多少元素参加了运算。
循环矩阵乘法怎么化作
卷积
答:
A的第2行元素:a_n、a_1、a_2、...、a_{n-1} A的第3行元素:a_{n-1}、a_n、a_1、a_2、...、a_{n-2} 就这么一个一个错开,最后 A的第n行元素:a_2、a_3、...、a_n、a_1 设
向量
b的元素是:b_1、b_2、...、b_n 计算矩阵与向量相乘:Ab 先看
卷积的
定义:对于...
矩阵和
向量的
关系
答:
矩阵在计算机上的应用 图像处理:图像可以看作是由像素组成的二维矩阵。因此,对于图像的处理往往需要对其进行矩阵运算,如
卷积
、滤波等。人工智能:在人工智能算法中,矩阵经常用来表示样本数据和模型参数,例如神经网络中的权重矩阵。数据库:在数据库中,表可以看作是一个由行和列组成的二维矩阵。数据库...
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