卷积层实现在上一篇文章中，我解释了卷积层是对图像的过滤过程，但是并没有解释输入输出通道如何处理，过滤时图像的边缘处理等。由于本文旨在实现层面的理解，因此我将详细介绍这些
2023-02-24 15:41
相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。非严格意义上来讲，下图中红框框起来的部分便可以理解为一个滤波器，即带着一组固定权重的神经元。多个滤波器叠加便成了卷积
2018-10-17 10:15
卷积特性（卷积定理）.zip
2017-10-04 11:36
卷积特性（卷积定理）.ppt
2017-10-03 23:09
和大侠简单聊一聊卷积，话不多说，上货。 关于卷积，之前在大学时候学信号与系统的时候就感觉理解的不是很深刻，我于是心想一定要把卷积完全搞明白。经过一段时间的思考之后，有一些很有趣的体会和大家
2023-05-25 18:08
列文章将只关注卷积神经网络 （CNN）。CNN的主要应用领域是输入数据中包含的对象的模式识别和分类。CNN是一种用于深度学习的人工神经网络。此类网络由一个输入层、多个卷积层
2023-02-23 20:11
什么是卷积码分组码是把k 个信息元编成n 个码元的码字，每个码字的n ? k 个校验位仅与本码字的k 个信息元有关，而与其他码字无关。为了达到一定的纠错能力和编码效率，分组码的码长一般都比较大。编译
2008-05-30 16:06
。 如果像以前一样编写接口规范，将如下所示： 输入 x： 输入图像。shape=（1， 28， 28） weight0：第一个卷积层的权重。shape=（4， 1， 3， 3） bias0
2023-03-17 16:19
Abstract 经典的图像缩放（比如bicubic）可以视作一个卷积层+一个上采样滤波器，它在所有显示设备与图像处理软件中是普遍存在的。 在过去的十年里，深度学习技术已被成功应用到图像超分
2023-03-06 14:05
本帖最后由 炜君子 于 2017-7-24 19:05 编辑 做了一个简单的“卷积和相关分析模块”，当信号均为低频时，卷积、反卷积、自相关、互相关运算都很正常；但是当频率达到10^4级
2017-07-24 19:05
