循环卷积
循环卷积我理解是使用DFT(FFT)计算线性卷积时的衍生品。首先连续时间没有循环卷积概念。离散时间时，不妨假设x(n)为L点信号， 仅在0~L-1有非零值；h(n)为M点信号，仅在0~M-1有非零值。以x(n)为输入信号通过以h(n)为单位冲激响应的线性时不变系统得到输出 y(n) = x(n) * h(n)，线性卷积，直接计算的复杂度为 O(LM)。 卷积计算通常比较复杂，
一般的线性卷积：$f[i]=\sum_{j=0}^i a[j]*b[i-j]$如果将$b$数组循环复制得到$b_N$就能得到周期卷积：$f[i]=\sum_{j=0}^{N-1} a[j]*b_N[i-j]$而一般比较常见的循环卷积其实就是周期卷积的主值序列($[0,N-1]$项)：$f[i]=\sum_{j=0}^{N-1} a[j]*(b[i-j])_N$，其中下标$N$表示其主值序列限定在$
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2023-05-25 17:25:35
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卷积神经网络（RNN）是一种流行的网络结构，可以处理很多NLP的任务。尽管它们最近非常流行，但是对于其如何工作原理的解释是非常少有的。这个是这个教程将要做的事情。接下来要讲一下多系列：1. 介绍RNN（本部分）2. 利用Python和Theano实现一个RNN3.通过BPTT算法理解后向传播和梯度消失问题4.实现一个GRU/LSTM RNN 本部分教程将实现一个RNN语言模型。应用这个模
文章目录前言一、卷积的物理意义及性质1. 物理意义2. 卷积性质二、线性卷积定义及计算方法1. 定义公式2. 适用范围3. 计算方法三、循环卷积定义及计算方法1. 定义公式2. 适用范围3. 计算方法四、周期卷积定义及适用范围1. 定义公式2. 适用范围总结1. 线性卷积和循环卷积的关系2. 三者之间的关系参考 前言本文首先介绍了卷积的物理意义及卷积的性质（交换律、结合律、分配律），并简单阐述了
两个函数的圆周卷积是由他们的周期延伸所来定义的。周期延伸意思是把原本的函数平移某个周期 T 的整数倍后再全部加起来，所产生的新函数。x(t) 的周期延伸可以写成
两个函数 x(t) 与 h(t) 的圆周卷积
可用两种互相等价的方式来定义 其中 表示原本的（线性）卷积。类似的，对于离散信号（数列），可以定义周期 N 的圆周卷积
利用matlab实现循环卷积.doc 1、实验目的1利用MATLAB实现循环卷积。2比较循环卷积与线性卷积的区别。二、实验条件PC机，MATLAB703、实验内容1)循环卷积的定义两个序列的N点循环卷积定义为010NNMXHNXHK利用MATLAB实现两个序列的循环卷积可以分三个步骤完成1初始化确定循环点数N，测量输入2个序列的长度。2循环右移函数将序列XN循环右移，一共移N次(N为
深度卷积网络 涉及问题：1.每个图如何卷积： （1）一个图如何变成几个？ （2）卷积核如何选择？2.节点之间如何连接？3.S2-C3如何进行分配？4.16-120全连接如何连接？5.最后output输出什么形式？ ①各个层解释： 我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature
2018年最后一次更新！ 深度学习反向卷积与图像反卷积的区别，传置与分步卷积到底是什么...
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2021-07-15 15:47:10
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深度学习中的各种卷积总结01 普通卷积(Convolution)A. 普通卷积的计算操作B. 特殊的普通卷积B1.用途广泛的1x1卷积B2.卷积都是奇数的、nxn的么？02 转置卷积/反卷积(Transposed convolution)A.转置卷积/反卷积的计算操作B.转置卷积/反卷积有什么作用？03 空洞卷积/膨胀卷积(Dilated convolution)A.空洞卷积/膨胀卷积的计算操作
在深度学习（机器学习）中，卷积卷积实际上是信号处理中的自相关操作（cross-correla
原创
2022-12-18 01:07:21
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卷积网络(convolutional network)也叫做卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如时间序列
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2018-10-04 08:44:13
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卷积网络(convolutional network)也叫做卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如时间序列数据(可以认为是在时间轴上有规
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2021-06-30 14:16:29
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每个卷积核具有长、宽、深三个维度。
卷积核的长、宽都是人为指定的，长X宽也被称为卷积核的尺寸，常用的尺寸为3X3，5X5等；
卷积核的深度与当前图像的深度（feather map的张数）相同，所以指定卷积核时，只需指定其长和宽两个参数。
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2023-06-15 11:37:13
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为什么要进行实例分析如何组合卷积层、池化层和全连接层形成一个卷积网络，许多人在一开始接触卷积网络是没有任何头绪。想要找到感觉，应该学习和分析已经设计好的卷积网络。经典的卷积网络有LeNet，AlexNet，VGG。还有ResNet（残差网络），有152层。还有Inception。这些已经设计好的卷积网络会提供你设计卷积网络的技巧和灵感。经典网络LeNetLeNet-5的卷积网络是 输入的图像是3
深度卷积网络 涉及问题：1.每个图如何卷积：1）一个图如何变成几个？2）卷积核如何选择？2.节点之间如何连接？3.S2-C3如何进行分配？4.16-120全连接如何连接？5.最后output输出什么形式？①各个层解释： 我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个Feat
深度卷积网络及其实例分析经典网络LeNet-51. 网络结构2. 网络模式从这个网络中可以看到卷积网络的一般特点，以及现在也经常使用的搭建模式。随着网络层数的加深，数据的尺寸(长x宽)会逐渐缩小，但数据的信道会逐渐增多深度卷积神经网络往往会按照【conv-…-conv-pool-conv-…-conv-pool-FC-FC】的模式进行搭建，即多个卷积层后跟一个池化层，最后连接若干全连接层得到模型的
在深度循环神经网络中，隐状态的信息被传递到当前层的下一时间步和下一层的当前时间步。有许多不同风格的深度循环神经网络， 如长短期记忆网络、门控循环单元、或经典循环神经网络。 这些模型在深度学习框架的高级API中都有涵盖。总体而言，深度循环神经网络需要大量的调参（如学习率和修剪） 来确保合适的收敛，模型的初始化也需要谨慎。之前讨论过具有一个单向隐藏层的循环神经网络，其中，隐变量和观测值与具体的函数形式
积的计算过程。数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动
原创
2022-12-14 16:32:13
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骚话一下：今天是2020年10月1号，是祖国的71岁生日，也是传统节日中秋节，而我由于
原创
2022-12-14 16:32:13
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卷积卷积如何操作 通过此变换之后，图像达到了平滑效果。我们可以把变换时所使用的函数称为卷积核。卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。 例如：上述例子中卷积核为 [1，1，1； 1，1，1； * 1/9 1，1，1]卷积定义 通常会将卷积核进行180度调整，即公式中H函数下标进行的相应操作。但
