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向量卷积运算
线性相关和线性无关的区别是什么?
答:
向量
组的线性组合只有零解。对于任一向量组而言,不是线性无关的就是线性相关的。向量组只包含一个向量a时,a为0向量,则说A线性相关; 若a≠0, 则说A线性无关。包含零向量的任何向量组是线性相关的。含有相同向量的向量组必线性相关。增加向量的个数,不改变向量的相关性。(注意,原本的向量组是...
卷积
神经网络每层提取的特征是什么样的
答:
卷积
神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成。图:卷积神经网络的概念示范:输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积,滤波过程如图一,卷积后在C1层产生三个特征映射图,然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和,加权值,加偏置,通过一个...
离散
卷积
公式是什么?
答:
连续和离散是一样的,只要划分成无穷小,然后叠加,就可以了,微积分就是这么来的 因为任何一个输入信号都可以看成是一个个冲激信号的叠加,那么对应的输出也可以看做是一个个冲激响应的叠加 将这一个个冲激响应叠加起来就是一个
卷积
之所以引入卷积,是因为引入了冲激,将这些冲激响应叠加起来,就是...
matlab中的conv是什么意思?
答:
Conv函数的语法通常为y=conv(A,B),其中A和B是要进行卷积的两个
向量
或矩阵。Conv函数返回的结果是向量y,表示A和B卷积的结果。调用conv函数时,可以使用"same","valid"和"full"等参数来指定输出矩阵的大小、输出值及其它性质。对于大型的
卷积运算
,MATLAB还提供了一些...
图
卷积
网络(GCN)原理解析
答:
1. 第一代GCN
卷积
操作的核心是由可训练且参数共享的卷积核,所以第一代GCN是直接把上式中的 中的对角线元素 替换为参数 。先初始化赋值,然后通过反向传播误差来调整参数 。 所以第一代GCN就变成了酱个样子: 是Graph中每个节点特征的表示
向量
, 是每个节点经过GCN卷积之后的输出。
matlab算信号
卷积
(不用conv)
答:
对
向量
a,b
卷积
,竖乘法 La = length(a);Lb = length(b);%向量长度 c = zeros(Lb,La);for i = 1:Lb c(i,:) = a*b(Lb+1-i);end d = [zeros(Lb,Lb-1) c];for i = 2:Lb d(i,:) = [d(i,i:end) zeros(1,i-1)];end d = sum(d)...
matlab中 conv表示
卷积
? gggfconv? ggfconv?
答:
conv是
卷积运算
,同时也可以做多项式的乘法 C=conv2(A,B)C=conv2(Hcol,Hrow,A)C=conv2(...,'shape')说明:对于 C=conv2(A,B) ,conv2 的算矩阵 A 和 B 的卷积,若 [Ma,Na]=size(A), [Mb,Nb]=size(B), 则 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1]; C=conv2(Hcol,Hrow,A) ...
点乘和
卷积
可以交换顺序吗
答:
点乘和
卷积
可以交换顺序吗 点乘和卷积可以交换顺序 但是点乘必须是
向量
的点乘不能是叉乘
MATLAB中的conv函数是什么?
答:
conv()函数是用于计算
向量
的
卷积
和多项式乘法。使用说明:w=conv(u,v)u,v为向量,其长度可以不相同。实例1:多项式乘法,(s^2+2s+2)(s+4)(s+1)w=conv([1,2,2],conv([1,4],[1,1]))w =1 7 16 18 8 P=poly2str(w,'s')P =s^4 + 7 s^3 + ...
遥感图像地质信息增强处理
答:
图像空间增强处理是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行
运算
,达到增强整个图像之目的。其图像增强结果主要突出地质体的空间形态、边缘、线条及结构特征等。如地质构造、线性体及地貌形态等。常用的图像增强方法有数据融合和
卷积
增强等。 (1)数据融合 主要有IHS融合法、Brovey法和三维反差增强融合法。IHS融合法的关键是...
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