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標簽 > 卷積
在泛函分析中,卷積、旋積或褶積(英語:Convolution)是通過兩個函數(shù)f和g生成第三個函數(shù)的一種數(shù)學算子,表征函數(shù)f與g經(jīng)過翻轉(zhuǎn)和平移的重疊部分函數(shù)值乘積對重疊長度的積分。
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該專利描述了復數(shù)向量卷積處理的創(chuàng)新流程。具體來說,首先從內(nèi)存中獲取復數(shù)向量與卷積核,這些矩陣包含多個第一元素和多個第二元素;接下來,對每個第一元素和每個...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種曾經(jīng)讓我無論如何也無法弄明白的東西,主要是名字就太“高級”了,網(wǎng)上的各種各樣的文章來介紹“什么是卷積”尤為讓人受不了。聽了吳恩達的網(wǎng)課...
2021-10-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡卷積 2897 0
作者以拋球?qū)嶒灋槔v解了許多卷積的數(shù)學原理和機制,并通過卷積來表述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。文章附有大量圖片解釋,幫助大家更容易理解。 拋球?qū)嶒?-- Ball d...
最近,物體識別已經(jīng)成為計算機視覺和 AI 最令人激動的領域之一。即時地識別出場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)絡架構的發(fā)展,以及大...
提交 卷積操作的維度計算是定義神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構的重要問題,在使用如PyTorch、Tensorflow等深度學習框架搭建神經(jīng)網(wǎng)絡的時候,對每一層輸入的維度和...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學的原理解析
本文采用圖像展示的方式幫助大家理解相關復雜的數(shù)學方程。聚焦于理解神經(jīng)網(wǎng)路如何工作,主要關注于CNNs的一些典型問題:數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構、步幅卷積、連接剪...
2021-02-17 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡卷積 2403 0
圖像語義分割是圖像處理和是機器視覺技術中關于圖像理解的重要任務。語義分割即是對圖像中每一個像素點進行分類,確定每個點的類別,從而進行區(qū)域劃分,為了能夠幫...
本文主要啟發(fā)來源SIGIR2018的這篇綜述性slides《Deep Learning for Matching in Search and Recom...
輸入層讀入經(jīng)過規(guī)則化(統(tǒng)一大?。┑膱D像,每一層的每個神經(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值共享,神經(jīng)元抽取一些基本的視覺...
2020-08-24 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡卷積CNN 1.0萬 0
上世紀60年代,Hubel等人通過對貓視覺皮層細胞的研究,提出了感受野這個概念,到80年代,F(xiàn)ukushima在感受野概念的基礎之上提出了神經(jīng)認知機的概...
2020-08-24 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡互聯(lián)網(wǎng)卷積 3319 0
如何使用FPGA實現(xiàn)FP16格式點積級聯(lián)運算
通過使用Achronix Speedster7t FPGA中的機器學習加速器MLP72,開發(fā)人員可以輕松選擇浮點/定點格式和多種位寬,或快速應用塊浮點,...
經(jīng)過一段漫長時期的沉寂之后,人工智能正在進入一個蓬勃發(fā)展的新時期,這主要得益于深度學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡近年來取得的長足發(fā)展。更準確地說,人們對深度學習產(chǎn)生...
2020-07-28 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡卷積計算機視覺 7397 1
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