卷积的公式为 公式中包含1个f函数，1个g函数，f函数乘g函数再积分，便是卷积操作。我们可以把f函数当做“生产力”，g函数当做“留存率”。随着时间t的变化，生产的东西越来越多，同时损耗也越来越大，公式里的x代表在某一时刻“积累”下来的存量。举一个例子（这个例子更适合从事游戏行业的同学，其他例子可参考网上的馒头腐败、胃消化食物等）：假设一款游戏上线了，随着时间流逝，用户增长会不断改变，而用
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2023-09-06 18:21:15
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一维卷积Convolution卷积也是很常用的一种计算模式。卷积计算方法如下：对输出数据中的每一个元素，它的值是输入数据中相同位置上的元素与该元素周边元素的值的加权和。卷积中有一个被称为卷积核（Kernel）或卷积码（Mask）的数据段，指定了周边元素的权值。为了避免混淆，以后都称为卷积码。计算如下图所示：图中的M向量为卷积码，N向量为输入，P向量为输出。其中P[2] = N[0] * M[0]
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2023-07-31 20:50:10
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机器学习19:反卷积算法（转载和整理） 在整理全卷积网络的过程中，被反卷积的概念困扰很久，于是将反卷积算法单独整理为一篇博客，本文主要转载和整理自知乎问题如何通俗易懂地解释反卷积？中的高票答案。1.反卷积概述：
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2023-10-05 16:09:20
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1. 传统的边缘检测（比如Sobel）手工设计了3*3的filter（或者叫kernel）的9个权重，在深度学习中，这9个权重都是学习出来的参数，会比手工设计的filter更好，不但可以提取90度、0度的边缘，也可以提取出任意朝向的边缘（比如73度）。把这9个权重当成参数的思想已经成为计算机视觉中最为有效的思想之一。 2. Padding 对于原始的卷积操作，原图分辨率为n*n，fil
Winograd算法主要参考了shine-lee大神的文章《卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法》，详细请参阅原文。Winograd算法论文出自CVPR 2016的一篇 paper：Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks。当前的流行的推理框架（加速器），如NCNN、NNPACK、TNN等，可以看到，对于卷积层，大家不约而同地采用了
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2024-05-10 18:54:30
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反卷积(deconvolution) 这个概念很混乱，没有统一的定义，在不同的地方出现，意义却不一样。 上采样的卷积层有很多名字：全卷积（full convolution）， 网络内上采样（ in-network upsampling）， 微步幅卷积（fractionally-strided convolution）， 反向卷积（backwards convolution）， 去卷积（dec
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2024-10-25 12:57:28
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3D特征图表示为 [H x W x D],其中 H是高度，W是宽度，D是深度。理解3D特征图是打开卷积层的钥匙，3D特征图可以看作D个2D数据，每个2D数据的尺寸均是 [H x W]，称为特征图，3D特征图总共有D特征图。升级做法如下：每个特征图都分别与一个卷积核进行卷积运算，这样就得到D个特征图，这D个特征图先进
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2023-08-05 18:26:57
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你是否经常会忘记一些常用的信号卷积结果，是否在做题中速度不够快！跟着博主，带你一篇文章轻松记住信号卷积问题！ps：本文主要讨论 连续信号卷积 文章目录?卷积是什么？?信号卷积常规计算?常见卷积快速记忆方法?形式1?形式2?形式3?总结 ?卷积是什么？卷积可用于描述过去作用对当前的影响，即卷积就是一个时空响应的叠加。在泛函分析中，卷积、旋积或褶积(英语：Convolution)是通过两个函数f和g生
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2023-10-19 08:43:41
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文章目录前言一、神经网络介绍1.神经网络说明2.神经网络结构二、数据处理1.数据预处理三、模型训练1、创建模型2、模型训练3、训练结果四、效果演示1、预测代码2、预测效果总结 前言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep lea
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2023-11-20 09:06:08
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mark一下，感谢作者分享！ 原标题：最形象的卷积神经网络详解：从算法思想到编程实现 1 新智元推荐 作者：张觉非【新智元导读】本文作者是阿里工程师，文章分别形象解说“卷积”和“神经网络”的概念，手绘卷积神经网络图，层层递进详细解读。最后以手写数字识别为例，使用keras库，例如kaggle数据集实现CNN，并附上代码和数据集。一、卷积我们在2维上说话。有两个的函数 f(x, y) 和 g(x,
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2023-08-12 22:03:57
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卷积神经网络1、卷积（Convolution）
2、池化 （Pooling）
3、ReLU 激活函数
4、批归一化 （Batch Normalization）
5、丢弃法 （Dropout）卷积（Convolution）1、卷积计算
2、填充（padding）
3、步幅 （stride）
4、感受野 （Receptive Field）
5、多输入通道、多输出通道和批量操作卷积计算卷积核（kerne
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2023-12-01 08:41:19
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目录链式反向梯度传导卷积神经网络一卷积层卷积神经网络一功能层经典的卷积网络模型结构AlexNetVGGGoogLeNetResNetDeepFaceU-Net 链式反向梯度传导1、链式法则的计算2、神经网络中链式法则3、神经网络中链式法则计算顺序：从loss向输入传播；导数存储：每层的导数结果进行存储,用于下一层导数的计算。卷积神经网络一卷积层1、什么是卷积层卷积神经网络的基本结构；由多个卷积核组
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2023-09-26 06:30:47
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什么是卷积神经网络中的卷积是指用一个卷积核（也叫滤波器），实质上是一个矩阵，在图像上扫描一遍，得到一个新的图像。扫描的实质，就是矩阵大小的图像像素值，和卷积核做运算，然后得到新的像素值，放到新的图像中运算不是一行乘一列的乘法，而是哈达马积，即对应位置的元素一一相乘。最后，把哈达马积得到的矩阵上的每一个元素求和，得到最终的像素值。因此，每个神经元输入为图像的一小块和卷积核，输出为一个数值选择合适的卷
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2024-07-15 06:13:05
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导言本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）中的卷积算法，包括零填充(zeropadding)和单位步长(unit-stride)等参数在不同设置下计算推导。CVer作者：VincentDumoulin&FrancescoVisin编辑:Amusi校稿:Amusi前戏上篇整理了深度学习的卷积算法指南[1]卷积和池化简介，其介绍了《Aguidetoconvolutionarithmeticfor
原创
2021-01-30 22:34:48
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维普资讯③( r 卷积反投影法图象重建董 维 申_ 秆 时一摘 要本文描述了由投影重建匿象的卷积反投影涟，研制了软件 在VAx计算机和 575图象处理系统上实现了这种算法。对平行光束和扇形光束的投影进行了计算机模拟和重建。取得了满意的结果，获得了投影中噪声对重建结果的影响数据。在图象质量差的情况 F，婴得到蚵的重建结果，必需做好图象的瓒处理 。关键诃：图象处粤、 象重孽、计算机断层扫描、—C—T积
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2023-10-18 20:38:32
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前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出
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2024-02-04 20:57:51
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# 盲反卷积算法简介
## 什么是盲反卷积
盲反卷积（Blind Deconvolution）是一种信号处理技术，用于从受到模糊影响的观测信号中恢复原始信号。模糊通常是由机构、环境或其他因素造成的，比如相机成像、图像传输等。盲反卷积算法的特点是能够在没有已知模糊核（也称为卷积核）的情况下，估计出模糊核和原始信号。
## 盲反卷积的应用
盲反卷积广泛应用于以下领域：
- 图像处理：恢复模糊图
# 使用Python实现信号的卷积算法
卷积是信号处理中的一种基本运算，广泛应用于图像处理、数字信号处理等领域。本文将向您介绍如何在Python中实现信号的卷积算法。我们将分步进行，清晰明了地指导您完成这一过程。
## 流程概述
在开始之前，我们可以先大致了解实现卷积的主要步骤。以下是我们实现卷积算法的主要流程：
| 步骤 | 描述 |
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## Python中的盲去卷积算法
盲去卷积算法是一种信号处理中常用的技术，用于分离混合信号。在Python中，我们可以使用一些库来实现盲去卷积算法，例如`numpy`和`scipy`。
### 什么是盲去卷积算法？
盲去卷积算法是一种无监督学习方法，用于从混合信号中分离出原始信号。在盲去卷积算法中，我们假设混合信号是通过原始信号经过未知系统的卷积得到的，我们的目标是估计这个未知系统的卷积核
原创
2024-04-02 06:41:36
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本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种盲去模糊的图像恢复方法。背景技术：图像恢复是图像处理中的一大领域，有着广泛的应用，正成为当前研究的热点。图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理，去掉退化因素，以最大的保真度恢复成原来的图像。传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。而在实际应用中，图像退化系统的点扩展函数一般是未知的，只能凭退化图像的观测数据，再附加很少的关于系统与原图像先验知识来
