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向量卷积运算
可以通过什么方法对
卷积
结果进行分析?
答:
3.计算特征图:
卷积
后的结果通常被称为特征图或滤波器响应,可以通过计算其在不同位置的像素值来获取特征图。4.应用阈值:通过设置一个阈值,可以将卷积后的结果二值化,从而得到更清晰的图像或数据。5.使用特定的算法进行分析:例如,可以使用支持
向量
机(SVM)等机器学习算法对卷积结果进行分类或回归...
matlab中conv()是什么意思?
答:
matlab中conv( )就是做
卷积
,简单理解其实就是多项式乘法。例如:A=[1 2 3],B=[1 1]是两个
向量
,A和B的卷积计算方法如下:把A的元素作为一个多项式的系数,按升幂排列,则对应的多项式为:1+2x+3x^2 把B的元素也作为多项式的系数,按升幂排列,对应的多项式:1+x。卷积就是“两个多项式相乘...
matlab中conv是什么意思?
答:
介绍conv函数的作用和定义 Conv是matlab中的一个函数,全称为convolution。它表示两个函数之间的
卷积
,是信号处理中常用的一种操作。对于任意两个长度为m和n的
向量
x和y,它们的卷积结果z的长度为m+n-1。Conv函数在计算卷积时,使用的是快速傅里叶变换算法,这个算法可以极大地提升卷积的效率。和其他的...
matlab怎样求
卷积
?
答:
function [f,k]=sconv(f1,f2,k1,k2,p)计算连续信号
卷积
积分f(t)=f1(t)*f2(t)f:卷积积分f(t)对应的非零样值
向量
k:f(t)的对应时间向量 f1:f1(t)非零样值向量 f2:f2(t)的非零样值向量 k1:f1(t)的对应时间向量 k2:f2(t)的对应时间向量 p:取样时间间隔 f=conv(f1,f2);...
卷积
神经网络的 卷积层、激活层、池化层、全连接层
答:
同样的,
卷积
后的输出若用上图的
向量
排列方式则丢失了平面结构信息。 所以我们依然用矩阵的方式排列它们,就得到了下图所展示的连接,每一个蓝色结点连接四个黄色的结点。 卷积层的连接方式 图片是一个矩阵然后卷积神经网络的下一层也是一个矩阵,我们用一个卷积核从图片矩阵左上角到右下角滑动,每滑动一次,当然被圈...
我今年大二的 要学复变函数与积分变换 哪位前辈能给我介绍一下怎么学...
答:
向量
分析与场论部分 第一章 向量与向量值函数分析 学时:4 几何向量,几何向量的加法、数乘、数量积、向量积,向量的混合积与三重向量积,向量值函数的定义,向量值函数的加法、数乘、复合、数量
积运算
,向量值函数的极限、连续,向量值函数的导数,向量值函数的体积分、曲线积分、曲面积分,高斯公式,...
为什么在
卷积
神经网络中全连接层4096维特征
向量
答:
通常为了计算的优化等缘故,维度一般取2的指数。全连接层后续计算loss,总共类别应该会有上千类,所以之前的layer最好也是1000这种规模,所以一般取1024,2048,4096等。通过在数据集上进行测试,可以跑出来一个结果比较好的网络结构
matlab中遇到问题,sinc(ts(:,ones(size(t))) 不理解,ts括号里面怎么解释...
答:
y=sinc(ts(:,ones(size(t)))-t(:,ones(size(ts)))')*x;这句话本质上是在做
卷积
。至于为什么是卷积,你明白那两个矩阵是什么后,根据矩阵乘法,展开就是卷积定义。分开来看他的矩阵是如何操作的。a=ts(:,ones(size(t)))设置中间变量保存到工作区就可以看到,列
向量
ts被扩展成了由size(t...
前馈神经网络、BP神经网络、
卷积
神经网络的区别与联系
答:
3、
卷积
神经网络:具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。三、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)模式识别:用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来...
简述虚拟仪器技术及LabVIEW编程课程的认识和理解
答:
※ 矩阵
运算
※ 矩阵分解※ 矩阵特征值与特征
向量
计算※ 信号
卷积
※ 谱估计※ 复数运算※ 一维和二维FFT※ 滤波器设计与滤波※ 曲线拟合※ 三次样条拟合※ 贝赛尔函数※ 非线性优化※ 线性方程组求解※ 微分方程MATLAB包括的工具箱有:※ 数字信号处理工具箱※ 控制系统设计工具箱※ 系统辨识工具箱※ 自扩展工具箱...
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