（2）卷积 & 卷积和

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（2）卷积 & 卷积和

参考资料:<信号与系统(第二版)> 杨晓非何丰连续信号的是卷积积分,离散信号的是卷积和. 脉冲分量任意非周期信号,将横坐标分为若干个微小等分,得到Δτ为宽,f(kΔτ)为高的一系列微小矩形,每一个微小矩形都是f(kΔτ)为高的门限函数fk(t)=f(kΔτ)gΔτ(t-kΔτ),Δτ越小,误差越小.当Δτ→0时,有Δτ→dτ,kΔτ→τ(这里的k趋近于无穷),由此等式的极限精确地等于原函数. 因此该积分式定义为任意信号f(t)与单位冲激信号δ(t)卷积积分: 任意离散信号的分解任意离散…

浅谈卷积和C++实现

1 信号处理中的卷积无论是信号处理.图像处理还是其他一些领域,我们经常会在一些相互关联的数据处理中使用卷积.卷积可以说是算法中一个非常重要的概念.这个概念最早起源于信号处理之中. 假设对于一个线性系统其在单位脉冲δ(t)的响应下,输出为h(t).那么在Aδ(t)的响应下输出为Ah(t).而所有的信号都可以用δ(t)乘以一个系数的和来表示.即 .于是对于线性系统而言,我们可以将当前及过去所有时刻信号(看出无数个脉冲乘以系数)产生的输出进行叠加来得到当前时刻的输出.即对于任意时刻的输出为 .关于…

『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1

论文原址:MobileNets v1 TensorFlow实现:mobilenet_v1.py TensorFlow预训练模型:mobilenet_v1.md 一.深度可分离卷积标准的卷积过程可以看上图,一个2×2的卷积核在卷积时,对应图像区域中的所有通道均被同时考虑,问题在于,为什么一定要同时考虑图像区域和通道?我们为什么不能把通道和空间区域分开考虑? 深度可分离卷积提出了一种新的思路:对于不同的输入channel采取不同的卷积核进行卷积,它将普通的卷积操作分解为两个过程. 卷积过程假设有…

题解 [51nod1607] 卷积和

题面解析神仙LZF随机找出的毒瘤题. 一开始读题过于草率导致$naive$了. step 1 看上去特别像数位DP(实际上也有一点). 先预处理出有$i$位的数(最高位不为$0$)的数的变换值的和$f[i]$, 它可以通过一段数前后各拼上一个数得到(也就是通过$f[i-2]$转化). 再设$g[i]$表示最高位可以为$0$的和, 那么$f[i]=(g[i-2]*90+90*45*jc[i-2])$, $g[i]=g[i-2]100+9045*jc[i-2] $…

如何理解卷积和pooling

转自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型.图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构.一般而言,输入的字或者词用Word Embedding的方式表达,这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构,假设输入X包含m个字符,而每个字符的Word Embedding的长度为d,那么输入就是m*d的二维向量. 图1 自然语言处理中CNN模型…

DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week1 卷积神经网络基础知识介绍

一.计算机视觉如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实.所以需要引入其他的方法来解决这个问题. 二.边缘检测示例边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测,如上图所示. 至于算法如何实现,下面举一个比较直观的例子: 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有明显的垂直边缘,通过3 * 3的过滤器(也叫做 "核")卷积之后,仍然保留了原来的垂直边缘特征,虽然这个边缘…

深度学习-conv卷积

过滤器(卷积核) 传统的图像过滤器算子有以下几种: blur kernel:减少相邻像素的差异,使图像变平滑. sobel:显示相邻元素在特定方向上的差异. sharpen :强化相邻像素的差异,使图片看起来更生动. outline:也称为edge kernel,相邻像素相似亮度的像素点设成黑,有较大差异的设为白. 更多可参考 image-kernels 在线演示不同的卷积过滤器. CNN 卷积层 CNN做的事情不是提前决定好过滤器,而是把过滤器当成参数不断调整学习,学出合适的过滤器.卷积网络的…