卷积的理解,卷积神经网络的应用场景

两个图形的卷积是重合面积么 2023-10-15 19:06 143 墨鱼

两个图形的卷积是重合面积么

卷积的理解,卷积神经网络的应用场景

对卷积的理解对卷积这个名词的理解：所谓两个函数的卷积，本质上就是先将一个函数翻转，然后进行滑动在计算机视觉领域，卷积(Convolution)的地位就如同水泥之于建筑行业，理解卷积是理解CV领域中深度学习的基础。前言计算机处理的图像都是离散的数字表示，所以这里提到的卷积是指离散

＞▽＜卷积的“积”：指的是滑动积分/加权求和。整体看来是这么个过程：翻转——滑动——叠加——滑动——叠加——滑动——叠加…多次滑动得到的一系列叠加值，构成了卷积函数。对理解卷积Convolution 原始定义：设f,g在R上可积，定义新函数h满足以下特性：则称h是f和g的卷积。Wiki百科上有一个非常形象的图解来解释卷积：它(卷积)是其中一

卷积，是我们学习高等数学之后，新接触的一种运算，因为涉及到积分、级数，所以看起来觉得很复杂。1 卷积的定义我们称为的卷积其连续的定义为：其离散的定义为：这两个式子有一个共同的特征：这个特卷积是一种线性运算，在信号与线性系统的基础上出现的。自相关是指信号在1个时刻的瞬时值与另1个时刻的瞬时值之间的依赖关系，是对1个随机信号的时域描述卷积的理解——外行(

对卷积的理解对卷积这个名词的理解：所谓两个函数的卷积，本质上就是先将一个函数翻转，然后进行滑动叠加。在连续情况下，叠加指的是对两个函数的乘积求积分，在离散情况下就是加权求对卷积的理解对卷积这个名词的理解：所谓两个函数的卷积，本质上就是先将一个函数翻转，然后进行滑动叠加。在连续情况下，叠加指的是对两个函数的乘积求积分，在离散情况下就是加权求

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签：卷积神经网络的应用场景