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標(biāo)簽 > 卷積
在泛函分析中,卷積、旋積或褶積(英語(yǔ):Convolution)是通過(guò)兩個(gè)函數(shù)f和g生成第三個(gè)函數(shù)的一種數(shù)學(xué)算子,表征函數(shù)f與g經(jīng)過(guò)翻轉(zhuǎn)和平移的重疊部分函數(shù)值乘積對(duì)重疊長(zhǎng)度的積分。
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飛騰信息技術(shù)有限公司:復(fù)數(shù)向量卷積處理技術(shù)及設(shè)備
該專利描述了復(fù)數(shù)向量卷積處理的創(chuàng)新流程。具體來(lái)說(shuō),首先從內(nèi)存中獲取復(fù)數(shù)向量與卷積核,這些矩陣包含多個(gè)第一元素和多個(gè)第二元素;接下來(lái),對(duì)每個(gè)第一元素和每個(gè)...
一文帶你徹底了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種曾經(jīng)讓我無(wú)論如何也無(wú)法弄明白的東西,主要是名字就太“高級(jí)”了,網(wǎng)上的各種各樣的文章來(lái)介紹“什么是卷積”尤為讓人受不了。聽(tīng)了吳恩達(dá)的網(wǎng)課...
2021-10-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積 2569 0
“卷積”是信號(hào)與系統(tǒng)時(shí)域分析中的一個(gè)重要內(nèi)容。本文對(duì)此知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析和總結(jié),并給出了多道例題及詳細(xì)解答。 (一)常用信號(hào)的卷積表 首先,將常用信...
理論必須結(jié)合實(shí)際!因此在2018年就有了第六部分的講解,目的就是讓同學(xué)們看到學(xué)到的理論知識(shí)怎么在計(jì)算機(jī)中通過(guò)編程來(lái)實(shí)現(xiàn)。既然能夠通過(guò)編程來(lái)實(shí)現(xiàn),那么肯定...
作者以拋球?qū)嶒?yàn)為例講解了許多卷積的數(shù)學(xué)原理和機(jī)制,并通過(guò)卷積來(lái)表述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。文章附有大量圖片解釋,幫助大家更容易理解。 拋球?qū)嶒?yàn) -- Ball d...
剖析計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別簡(jiǎn)史
最近,物體識(shí)別已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和 AI 最令人激動(dòng)的領(lǐng)域之一。即時(shí)地識(shí)別出場(chǎng)景中所有的物體的能力似乎已經(jīng)不再是秘密。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展,以及大...
在圖像恢復(fù)中使用多個(gè)感受野會(huì)是什么效果?
在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中使用多種感受野,并對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。 今天我們要講的另一種修復(fù)論文叫做Image inpainting via Generative M...
2021-04-28 標(biāo)簽:圖像網(wǎng)絡(luò)卷積 2278 0
線性系統(tǒng)中,信號(hào)只能以乘以一個(gè)常數(shù)之后再相加的方式進(jìn)行組合。例如,一個(gè)信號(hào)不能直接乘以另外一個(gè)信號(hào)。
2021-05-02 標(biāo)簽:數(shù)字信號(hào)處理卷積 1.0萬(wàn) 0
概述 深度學(xué)習(xí)中CNN網(wǎng)絡(luò)是核心,對(duì)CNN網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)卷積層與池化層的計(jì)算至關(guān)重要,不同的步長(zhǎng)、填充方式、卷積核大小、
提交 卷積操作的維度計(jì)算是定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要問(wèn)題,在使用如PyTorch、Tensorflow等深度學(xué)習(xí)框架搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,對(duì)每一層輸入的維度和...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)的原理解析
本文采用圖像展示的方式幫助大家理解相關(guān)復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程。聚焦于理解神經(jīng)網(wǎng)路如何工作,主要關(guān)注于CNNs的一些典型問(wèn)題:數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、步幅卷積、連接剪...
2021-02-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積 2230 0
圖像語(yǔ)義分割是圖像處理和是機(jī)器視覺(jué)技術(shù)中關(guān)于圖像理解的重要任務(wù)。語(yǔ)義分割即是對(duì)圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行分類,確定每個(gè)點(diǎn)的類別,從而進(jìn)行區(qū)域劃分,為了能夠幫...
深度學(xué)習(xí):搜索和推薦中的深度匹配問(wèn)題
本文主要啟發(fā)來(lái)源SIGIR2018的這篇綜述性slides《Deep Learning for Matching in Search and Recom...
有太多的公開(kāi)課、教程在反復(fù)傳頌卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好,卻都沒(méi)有講什么是卷積,似乎默認(rèn)所有讀者都有相關(guān)基礎(chǔ)。這篇外文既友好又深入,所以翻譯了過(guò)來(lái)。文章高級(jí)部分通...
2020-10-17 標(biāo)簽:卷積深度學(xué)習(xí) 3654 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的七個(gè)注意事項(xiàng)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的七個(gè)注意事項(xiàng)
2020-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法卷積 3883 0
CNN的十個(gè)特征和實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別的步驟
輸入層讀入經(jīng)過(guò)規(guī)則化(統(tǒng)一大小)的圖像,每一層的每個(gè)神經(jīng)元將前一層的一組小的局部近鄰的單元作為輸入,也就是局部感受野和權(quán)值共享,神經(jīng)元抽取一些基本的視覺(jué)...
2020-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積CNN 9867 0
上世紀(jì)60年代,Hubel等人通過(guò)對(duì)貓視覺(jué)皮層細(xì)胞的研究,提出了感受野這個(gè)概念,到80年代,F(xiàn)ukushima在感受野概念的基礎(chǔ)之上提出了神經(jīng)認(rèn)知機(jī)的概...
2020-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)網(wǎng)卷積 3161 0
如何使用FPGA實(shí)現(xiàn)FP16格式點(diǎn)積級(jí)聯(lián)運(yùn)算
通過(guò)使用Achronix Speedster7t FPGA中的機(jī)器學(xué)習(xí)加速器MLP72,開(kāi)發(fā)人員可以輕松選擇浮點(diǎn)/定點(diǎn)格式和多種位寬,或快速應(yīng)用塊浮點(diǎn),...
2020-08-15 標(biāo)簽:FPGA卷積機(jī)器學(xué)習(xí) 2118 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在根本性的缺陷解析
經(jīng)過(guò)一段漫長(zhǎng)時(shí)期的沉寂之后,人工智能正在進(jìn)入一個(gè)蓬勃發(fā)展的新時(shí)期,這主要得益于深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近年來(lái)取得的長(zhǎng)足發(fā)展。更準(zhǔn)確地說(shuō),人們對(duì)深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生...
2020-07-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積計(jì)算機(jī)視覺(jué) 7182 1
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