一.向量的卷积运算 给定两个n维向量α=(a0, a1, ..., an-1)T,β=(b0, b1, ..., bn-1)T,则α与β的卷积运算定义为: α*β=(c0, c1, ..., c2n-2)T,其中 事实上,“卷积”的含义从矩阵αβT的表示即可以看出:不难发现,ck即为第k列副对角线元素之和.形象地讲,对α与β作卷积,就像是将由α与β的元素形成的下述矩阵“面”沿副对角线方向卷了起来得到的“一束”向量. 卷积的蛮力算法的时间复杂度为O(n2).为提高算法效率,可以采用分治策略,这将在…

啰嗦开场白 读本科期间,信号与系统里面经常讲到卷积(convolution),自动控制原理里面也会经常有提到卷积.硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理,里面也是各种大把大把卷积的概念.至于最近大火的深度学习,更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),在图像领域取得了非常好的实际效果,已经把传统的图像处理的方法快干趴下了.啰啰嗦嗦说了这么多卷积,惭愧的是,好像一直以来对卷积的物理意义并不是那么清晰.一是上学时候只是简单考试,没有仔细思考过具体…

(1) 定义计算过程中需要的symbolic expression """ 定义相关的symbolic experssion """ # convolution layer的输入,根据theano,它应该是一个4d tensor input = T.tensor4(name='input') # 共享权值W,它的shape为2,3,9,9 w_shp = (2,3,9,9);w_bound = numpy.sqrt(3*9*9) W = thea…

转自:https://blog.csdn.net/dkcgx/article/details/46652021 转自:https://blog.csdn.net/Reborn_Lee/article/details/83279843 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法. 比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下: 把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q…

定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果.如果卷积的变量是序列x(n)和h(n),则卷积的结果 , 其中星号*表示卷积. 当时序n=0时,序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果:时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度,所以这种相乘后求和的计算法称为卷积和,简称卷积. 另外,n是使h(-i)位移的量,不同的n对应不同的卷积结果.   如果卷积的变量是函数x(t)和h(t),则上述卷积(和)的计算变为积分: , 其中p是积分变量,积分也是求和,t是使函数h(-p)位移的量,星号*表示…

No.1. Numpy.array相较于Python原生List的性能优势 No.2. 将向量或矩阵中的每个元素 + 1 No.2. 将向量或矩阵中的所有元素 - 1 No.3. 将向量或矩阵中的所有元素 * 2 No.4. 将向量或矩阵中的所有元素 / 2 或 // 2 No.5. 幂运算 No.6. 取余 No.7. 取绝对值 No.8. 三角函数 No.9. 取e的x方 No.10. 取任意数的x方 No.11. 取以e为底x的对数 No.12. 取以任意数为底x的对数 No.13. 矩阵…

参考文章 https://www.jianshu.com/p/daaaeb718aed https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807  https://www.zhihu.com/question/22298352 ----这个是重点   numpy中的一维的卷积     np.convolve([1,2,3,4],[1,1,3],'full')                                       …

这东西大学学过,然后我忘记了,后来就只记得这个名字了. https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B7%E7%A7%AF http://www.guokr.com/post/342476/ 我不理解为什么是g(x-r) 为什么是-r 为什么要- 这是对y轴翻转 x r都是时间...这也是我后来才意识到的 加权叠加  https://www.zhihu.com/question/22298352 复利那个例子解释了 为什么反转 后发出的信号 对此点的累积少了了…

DeepLabv3+训练模型学习总结 一.DeepLabs3+介绍 DeepLabv3是一种语义分割架构,它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改.为了处理在多个尺度上分割对象的问题,设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块,通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文.此外,来自 DeepLabv2 的 Atrous Spatial Pyramid Pooling模块增加了编码全局上下文的图像级特征,并进一步提高了性能. ASSP 模块的变化是作者在模型的最后一个特征图上应用全局平均池化,将生成的…

从最开始的卷积层,发展至今,卷积已不再是当初的卷积,而是一个研究方向.在反卷积这篇博客中,介绍了一些常见的卷积的关系,本篇博客就是要梳理这些有趣的卷积结构. 阅读本篇博客之前,建议将这篇博客结合在一起阅读,想必会有更深的理解.另外,不管是什么类型的卷积,我们都把它理解成一种运算操作. Group convolution Group convolution是最早应用在2012年Alexnet的双GPU架构模型中,相当于把channel这一维度均分到两个GPU,进行分组卷积.如图所示: 这篇论文是:…