向量的一维卷积
是指对一个一维向量进行卷积操作。卷积是一种数学运算，它通过将两个函数进行积分来生成一个新的函数。在向量的一维卷积中，我们通常使用一个滤波器（也称为卷积核或内核）来对输入向量进行卷积操作。
一维卷积在信号处理、图像处理、自然语言处理等领域中广泛应用。它可以用于特征提取、信号滤波、模式识别等任务。一维卷积可以捕捉到输入向量中的局部模式，并将其转化为新的特征表示。
在云计算领域，一维卷积可以应用于时间序列数据的处理和分析。例如，可以使用一维卷积对传感器数据进行滤波和降噪，以便更好地理解和预测数据的趋势和模式。此外，一维卷积还可以用于文本分类、情感分析等自然语言处理任务中，通过对文本序列进行卷积操作，提取关键特征并进行分类或情感判断。
腾讯云提供了一系列与一维卷积相关的产品和服务，其中包括：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能算法和模型，包括卷积神经网络（CNN）等，可用于一维卷积相关的任务。
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供了高性能的云服务器实例，可用于进行一维卷积计算。
- 腾讯云云函数（SCF）：提供了无服务器计算服务，可用于快速部署和运行一维卷积相关的应用程序。
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供了大数据处理和分析的解决方案，可用于对大规模一维卷积任务进行并行计算和处理。
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1回答
这个图是这样的，但是conv的结果是一个新长度的向量，所以像plot(t, z1) %doesn't work!这样的图中包含t是没有用的。
t = [-5:.1:10];
unit = @(t) 1.*(t>=0);
h1 = @(t) (3*t + 2).*exp(-3*t).*unit(t);
z1 = conv(unit(t), h1(t));
plot(z1);
我想要一张卷积信号随时间变化的图。
浏览 0提问于2013-04-25得票数 2
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什么是完全卷积层？我是说，为什么它是‘完全’？中的措辞让我很困惑。
是因为它们从不使用完全连接的层吗？或，是因为图2中描述的“卷积化”获得的卷积层的内核覆盖了它们的整个输入区域吗？
浏览 3提问于2017-03-07得票数 3
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我快速搜索了一下，找不到太多关于这个的信息。假设我有一个2D矩阵和一个1D“响应函数”。我想将2D矩阵的每一行与响应函数进行卷积。我可以通过以下方式来实现：
for i=1:numrows
answer(:,i) = conv(2dmatrix(:,i),response_function,'same');
end
但是它超级慢！有什么技巧可以加速这个过程吗？
谢谢
浏览 2提问于2015-03-27得票数 2
2回答
具有可分离核的卷积
、、、
我正在查看，我有一个简单的问题，但找不到答案：
卷积得到核的向量需要具有相同的大小吗？我可以先用一个向量1x3执行行卷积，然后再用另一个5x1执行列卷积吗？或者它们都需要相同的大小？谷歌帮不上忙(或者我搜索不到答案)
浏览 1提问于2011-04-04得票数 2
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我想我用一个非常简单的例子得出了错误的结果，所以请帮助我指出我的错误是什么：
我想用1,1进行1,1，所以正确的结果是1,2,1。
现在我用傅里叶变换来做，1,1会变成2,0。2,0 point.wise.multiplies.with 2,0为4,0，然后反fft 4,0，最后得到2,2，为什么我没有得到正确的结果？
浏览 0提问于2014-04-16得票数 0
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有一种架构我想在TensorFlow中进行实验。
其思想是由一维滤波器组合而成的二维滤波器内核.
来自
通过滤波器组合简化ConvNets
该方案的实质是将传统网络中的ND核分解为N个连续层的一维核。
..。
提出了一种由分解层组成的DecomposeMe体系结构。每个分解层表示一个N-D卷积层作为一维滤波器的组合，此外，还包括一个非线性的φ(·)中间。
..。
将现有结构转换为分解结构是一个直接的过程，因为可以系统地将现有的ND卷积层分解为由一维线性校正核和一维转置核组成的连续层集，如图1所示。
如果我正确理解，一个二维卷积层被替换成两个连续的一维卷积？
考虑到权重是共享和转换的，我
浏览 3提问于2016-09-15得票数 2
如何将傅里叶变换应用于彩色图像？
第1部分
我的猜测是，我们可以通过三个通道(R，G，B)来分离彩色图像。然后，对每个R，G，B图像进行傅里叶变换。然后，总结出三幅频域图像。(假设这三幅图像(1)，(2)，(3))
我们可以得到一个相加的频域图像，因此我们可以应用一个高通滤波器或低通滤波器。
我猜对了吗？(第一个问题)
第2部分
应用过滤后，我需要将一个通道图像转换为一个彩色空间图像(就像原始图像中有RGB通道)。
因此，这是我的另一个猜测，将一个通道图像转换为一个彩色空间图像。
由于我们知道哪个像素被过滤，我们也可以屏蔽(1)、(2)和(3)。(制作相应的像素'0')之后，可
浏览 1提问于2019-09-11得票数 0
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我有下面的代码，用来对信号进行去卷积。只要我将最终结果除以一个非常大的因子(11000)，它就能很好地工作，在我的误差limit...as内。
width = 83.66;
x = linspace(-400,400,1000);
a2 = 1.205e+004 ;
al = 1.778e+005 ;
b1 = 94.88 ;
c1 = 224.3 ;
d = 4.077 ;
measured = al*exp(-((abs((x-b1)./c1).^d)))+a2;
浏览 3提问于2013-07-02得票数 0
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此外，为什么我们需要在每一层的FFN，当我们已经有关注？
这是Vaswani等人的相关部分的截图。(2017年)：
📷
浏览 0提问于2020-04-03得票数 1
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这是一个典型的问题，但我很好奇是否有可能在这些条件下做得更好。
问题:假设我们有一个长度为4*N的排序数组，即每个元素重复4次。请注意，N可以是任意自然数。此外，数组中的每个元素都受约束0< Ai < 190*N的约束。数组中有4个元素，使得Ai + Aj + Ak + Am = V，其中V可以是任何正整数；注意，我们必须使用精确的4个元素，它们可以重复使用。不一定需要找到满足条件的4个元素，而只需要证明它可以用于给定的数组，而V就足够了。
A= 1,1,1,1,4,4,4,4,5,5,5,5,11,11,11,11 V= 22
这是真的，因为11 +5+5+1= 22。
我的尝试
浏览 2提问于2017-09-10得票数 1
1回答
分批/并行地进行一维卷积
、、、
我有下面的代码，基本上是对二维矩阵的每一行进行一维卷积。卷积核是相同的。所以真的是SIMD的案子。
a = [ 1,2,3,4,5;
6,7,8,9,7;
7,6,2,3,4;
23, 54, 1, 3 ,7];
f = [1,2,3];
for n = 1:size(a,1)
conv(a(n,:),f,'same')
end
当矩阵大小(和内核大小)变大时，速度就成了问题。我想知道是否有任何方法在批处理(并行化这个过程)？
我做了类似的事情，但是结果与上面的代码不同：
a = [ 1,2,3,4,5;
浏览 1提问于2018-08-21得票数 3
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我知道可以用FFT来计算卷积。
F*H = IDFT[DFT(F)DFT(H)]。*意味着卷积。
如果F和H的长度是不相等的。DFT(H)和DFT(F)的长度是不等的。，那么如何计算两个不等长向量之间的元素乘积。，我忘了什么吗？
浏览 8提问于2016-05-12得票数 4
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我正在编写一个函数Conv2ByFFT()来做高斯模糊，它类似于openCV应用编程接口中的GaussianBlur()。但是当我比较by函数和GaussianBlur() api的效果时，我发现前者并不像后者那样“模糊”，我不知道为什么。
这才是“正确”的
这是使用我的Conv2ByFFT()得到的结果
下面是一些代码
void Conv2ByFFT(const Mat& f,const Mat& g,Mat& result)
{
result.create(abs(f.rows-g.rows)+1,abs(f.cols-g.cols)+1,f.type(
浏览 1提问于2011-10-12得票数 4
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我的第一层神经网络是这样的：
model.add(Conv1D(filters=40,
kernel_size=25,
input_shape=x_train.shape[1:],
activation='relu',
kernel_regularizer=regularizers.l2(5e-6),
strides=1))
如果我的输入形状是(600,10)
我将(None, 576, 40)作为输出形状
如
浏览 2提问于2017-08-03得票数 9
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两个离散傅立叶变换的卷积
、、、
给定两个有限序列x(i)和y(i)，i=1…n。我知道逐点积x.y的离散傅立叶变换( DFT )等于x和y的两个DFT之间的卷积：
DFT(x.y) = (DFT(x) * DFT(y))/n
现在我用python测试这段简单的代码：
import numpy as np
x = np.array([1,2,3])
y = np.array([0.1, 1, 0.5])
Dftxy = np.fft.fft(x*y) # DFT(x.y)
Dftx = np.fft.fft(x)
Dfty = np.fft.fft(y)
CDftxy = np.convolve(Dftx,Dfty,
浏览 4提问于2016-05-13得票数 0
1回答
枕叶卷积函数
、、、
我正在查看python辛辣卷积函数，位于：。
在最后一个例子中：
这两个数组的长度相同，因此只有一个位置完全重叠：
np.convolve([1,2,3],[0,1,0.5], 'valid')
array([ 2.5])
我想知道为什么结果是2.5？应该是：1*0 + 2*1 + 3*0.5 = 3.5？
浏览 0提问于2018-03-20得票数 0
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我有向量y，向量x1，x2，...，x50。我需要将y与每个x向量关联或卷积。我目前在一个FOR循环中做这件事，但它很慢，我正试图找到一种方法来立即做这件事。有一个关于多通道相关性的部分(这似乎是我需要做的)，但只谈到了自相关性。我尝试将xcorr函数与一个向量和一个矩阵(矩阵是并排的x向量)一起使用，但不起作用。有什么提示吗？
谢谢。
浏览 5提问于2013-03-29得票数 3
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1回答
沿单轴的二维数组卷积
、、、、
假设我有不同行数的独立二维数组：
数组一：
1 2 3
4 5 6
7 8 9
数组二：
10 11 12
13 14 15
我想沿着零轴将这两个数组卷积在一起，输出大小与数组1相同，类似于scipy的卷积方法在使用mode=' same‘时输出的内容。
所以两个数组的第一列卷积在一起，依此类推，两个数组的第二列卷积在一起，等等。我想以一种在计算上对更大的数组( 100,000行以上)可行的方式来做这件事，所以如果可能的话，我想避免使用for循环。numpy/scipy或任何其他库有任何方法来执行此操作吗？
所需的输出应如下所示：
10 22 36
53 83 117
122 158
浏览 0提问于2018-08-13得票数 3
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当我看到应用卷积滤波和相关滤波的两个结果时，结果是相同的分布，只是翻转。为什么CNN中使用卷积滤波器而不是相关滤波器？
浏览 0提问于2018-07-27得票数 2
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我正在实施一个深层次的神经网络结构，这是一年前发表的，以与我自己的工作进行比较。发表的神经网络将CNN作为神经网络的组成部分之一。CNN的轮廓可以看到。
总之，一维卷积是由带有2x6输入矩阵的2x6核执行的。作者从上述卷积中提取了32个特征。我已经写信给作者，但还没有收到任何关于如何提取这32个特征的答复。
如果在座的任何人能帮我弄清楚这32个输出特性是如何产生的，我将非常感激。
非常感谢。
浏览 2提问于2022-07-02得票数 -1
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如果我具有信号值xT和滤波器系数bi，则可以使用卷积执行滤波。
假设我有x的频谱(在FFT之后)，并且我需要使用滤波器系数执行滤波，我该如何执行此操作？我听说在频域中它将是乘法，而不是卷积(时域)。但是我找不到一个方程式来使用它。我在y= fft(xT)向量中有614000个值和119个滤波器系数(使用fdatool生成)，我不能直接将它们相乘……谢谢。
浏览 3提问于2012-10-28得票数 0
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卷积应该是可交换的--运算的顺序应该无关紧要。因此，此示例创建了三个beta PDF，然后将它们以三种不同的顺序进行卷积。卷积1和卷积3产生相同的结束函数。然而，卷积2产生不同的结束函数。它们当然应该是一样的吗？
# Define beta distribution shape parameters.
s1a <- 3.52; s1b <- 65.35;
s2a <- 1.684; s2b <- 189.12;
s3a <- 5.696; s3b <- 32.34;
# Define quantiles and beta PDFs.
mQ <- ma
浏览 1提问于2020-11-01得票数 1
1回答
在的“小冲突概率”部分，您可以看到根据散列值的大小进行权衡。相反，32位或160位散列取决于您的用例和限制。
如何在给定整数n的情况下构造n位的校验和/散列？
这个想法是，哈希函数的调用者可以确定适合他们需要的权衡(只想存储整数，而不关心冲突，使用32位，等等)。
冲突的概率应当与相同比特长度的典型散列函数相当(给定N= 160，冲突的概率接近sha-1。假设n= 32，冲突的概率接近crc-32)
我的尝试是：
if n < 160, sha-1(input) truncate first bits to bit-size n.
if n = 160, sha-1(input)
if
浏览 5提问于2019-08-06得票数 0
1回答
我试图通过将正弦信号(蓝色)与升余弦窗口(1+0.5*cos())的脉冲响应进行卷积来执行频域加窗。
我已经附上了下面相同的代码。任何帮助都将不胜感激。
n0=0;
w=0.5;
N=64;
Ncap=5*N;
L=Ncap/N;
n=(-Ncap/2:(Ncap/2)-1);
Ws=N/Ncap;
s=sinc(Ws.*(n+n0));
test_FIR=[0.5 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0.5];
conv_out= (conv(test_FIR,s)/max(conv(s,test_FIR)));
figure(2)
plot(s,)
hold
浏览 0提问于2016-02-08得票数 1
我正在研究语音音调识别问题，为了分析目的，我使用了python，它给了我适当的结果.但是，当我试图在iOS中使用accelerate framework重新创建相同的东西时，会产生不正确或奇怪的结果。有人能帮帮我吗。
我想使用FFT convolution来执行FFT convolution，这在使用scipy.signal.fftconvolve的python中非常好。但是，当我试图使用vDSP_conv做同样的事情时，它给出了不正确的结果。
如果在这方面有经验或知识的人能在这方面指导我或解释fftconvolve是如何工作的，这将是一个很大的帮助。提前谢谢。
浏览 6提问于2017-06-02得票数 0
3回答
我正在尝试用C++在“有效”模式(Matlab定义)下实现一维卷积。
这看起来很简单，但我还没有找到用C++ (或者实际上我可以适应的任何其他语言)实现这一点的代码。如果我的向量大小是幂，我可以使用2D卷积，但我想找一些对任何输入和内核都有效的东西。
那么如何在“有效”模式下执行一维卷积，给定大小为I的输入向量和大小为K的核(输出通常应为大小为I-K+1的向量)。
伪码也是可以接受的。
浏览 2提问于2014-07-02得票数 6
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2回答
矩阵和子矩阵之间的反卷积
、、、
我有一个矩阵a=[[1 2 3]; [4 5 6]; [7 8 9]]和子矩阵b=[[5 6];[8 9]]。
在matlab中有没有一种去卷积(a,b)的方法？
我正在寻找一种方法来识别可能的巨型矩阵中的子矩阵的存在。通过一种反卷积，我希望得到一个周围都是零的矩阵，在子矩阵所在的地方是1。
在上面的示例中，右下角有一个1。
浏览 2提问于2012-06-27得票数 4
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1回答
因此，大多数CNN指南将一维卷积解释为一系列1D核与输入序列卷积(如传统的FIR滤波器)。然而，据我所知，默认的conv1d在每个输出的所有通道上实现卷积(本质上是2D卷积)。如果需要传统的FIR滤波器实现，则应指定groups=in_channels。 检查权重似乎可以验证这一点： from torch import nn
C1 = nn.Conv1d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=7)
C2 = nn.Conv1d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=7,groups=3)
C3
浏览 28提问于2020-05-28得票数 0
2回答
我正在研究关键词提取，现在我能够创建一些特征，并运行候选短语以及训练机器学习模型使用随机森林进行分类的特征。 出于好奇，我想尝试深度学习，因为我想手动删除特征提取层，我想让它自己找出特征，并通过传递一些文本文档和每个文档的相关关键短语(1/0是否正确)来生成模型。我想知道，是否有任何训练模型接受纯文本而不是浮点值，如果不是，我如何通过将句子和关键短语转换为浮点值并传递给训练模型来实现同样的目标 甚至尝试使用Keras Sequential模型创建模型(给出了示例) model = Sequential()
model.add(Dense(18, input_dim=14, init='
浏览 18提问于2019-05-03得票数 3
1回答
我正在使用非负矩阵分解进行语音去混响。
准确地说，我正在为Nasser(paris.cs.illinois.edu/pubs/nasser-icassp2015.pdf)的这篇论文工作，这篇论文涉及到获得房间脉冲响应的最优解(公式10)。因此，我需要首先初始化H。他在论文中提到，“H的每一行都使用线性衰减信封进行了相同的初始化”(第4节，第3页末尾)。我需要初始化一个脉冲响应(H)，使其混响时间(T60)为300ms。设H的长度为10。
这是我尝试过的，但这是一个武断的解决方案。
x=1:10;
h = exp(-x/2);
H = repmat(h,600,1);
这将给我一个维度为600
浏览 3提问于2015-07-02得票数 1
1回答
我正在创建一个网络网络，它将接受一个连续值矩阵以及一些分类输入，表示为所有类的向量。
现在，我也在寻找用卷积从矩阵中提取特征的方法。但是，如果我将矩阵降到1维并与类向量连接起来，这是不可能的。
有没有办法把它作为一个单一的输入连接在一起？或者我必须创建两个独立的输入层，然后在卷积之后以某种方式将它们连接起来？如果是后者，我在寻找什么功能？
浏览 1提问于2020-06-07得票数 1
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我试着找出执行卷积的最好方法。
我有一个3D矩阵I=N x M x P和一个2D矩阵S=1 x 1 x K x P。对于我的3D矩阵的每个第p帧(第三维)，我想返回I(:，:，p-K/2:p+K/2)和S(1，1，:，p)之间的有效卷积。你有办法做到这一点吗？
事实上，在计算非常接近于标准卷积的运算次数方面，不同之处在于我需要为每一帧更改第二个矩阵……
这是我目前使用的方法：
% I = 3D matrix [N x M x P]
% S = Filter [1 x 1 x K x P] (K is an odd number)
% OUT = Result
[N, M, P] = size
浏览 1提问于2017-10-20得票数 3
2回答
首先，我不知道用什么作为标题，因为这个问题很难在短时间内表达出来。
我需要对一个矩阵值函数(k)和一个向量值函数(X)进行卷积，每个向量值函数都定义在R^3上。我需要在MATLAB中实现这一点，所以我自然会做离散化的版本。我计划分别用5维数组和4维数组来表示k和X。不过，这看起来有点沉重。你知道有没有更好的方法呢？
我不会直接做卷积，而是通过对k和X进行fft来进入傅立叶空间，用零填充，乘以它们，然后使用ifft。这应该会产生相同的结果，而且运行速度会快得多。
我这里的问题是，是否有任何方法可以轻松地将这些数组/矩阵相乘？也就是说，有没有办法在不使用三个嵌套循环的情况下，对所有的i，j，k执行
浏览 1提问于2012-10-30得票数 0
我有一个关于一维卷积神经网络一维CNN的问题。架构中的Conv层之间能有一个密集的层吗？就像我在下面的示例中所做的那样:注意:对于分类问题，它正在正确地处理CSV文件。
model = Sequential()
# First Convolusional Layer
model.add(Conv1D(128, 5, input_shape=(20,1), strides=2, padding='same'))
model.add(Dense(256, activation="relu"))
model.add(MaxPoo
浏览 6提问于2022-08-27得票数 0
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根据MLOPs原理，建议使用特征存储。问题在于如何利用卷积神经网络这样的深度学习模型进行图像分类，该模型作为训练过程的一部分进行自动特征工程(使用卷积层)。
问题
对于纯图像分类/分割模型，有一个特征存储有意义吗？
哪些特性应该存储在功能存储中？卷积层的输出？但是在训练过程中，它们不能被重用，因为在训练过程中，它们会被卷积层重建。
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
我有两个矩阵，我需要在矩阵A的每一列到矩阵B的对应列之间进行卷积，并将结果存储在矩阵y中。 例如，A是一个维数为10 x 5的复矩阵，矩阵b也是一个维数为7 x 5的复矩阵，所以我可以在matlab中这样做： A = randi(10,5) + 1j*randi(10,5);
B = randi(7,5) + 1j*randi(7,5);
for i = 1 : 5
y(:,i) = conv(A(:,i),B(:,i));
end 因此，当我在python中构建该步骤时，如下所示： for i in range(5):
y[:,i]= np.convolve(A[:,
浏览 32提问于2019-10-11得票数 1
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使用机器学习算法训练MFCC
、、、、
我有一个MFCC的数据集，我知道它是好的。我知道如何将行向量放入机器学习算法中。我的问题是如何使用MFCC，因为它是一个矩阵？例如，我如何将其放入机器学习算法中：？
任何算法都可以工作。我正在寻找一个二进制分类器，但我会更深入地研究它。Scikit似乎是一个很好的资源。现在我只想知道如何将MFCC输入到算法中。一步一步会对我有很大帮助！我找了很多地方，但都没有找到答案。
谢谢
浏览 3提问于2017-02-22得票数 1
2回答
卷积层是否有一个精确的逆
、、、、
...and如果是在什么情况下？
卷积层通常产生较小尺寸的输出。是否有可能通过翻转/转置使用的内核并提供填充或类似的方式来逆转这样的操作？
只是看看这里的卷积层的操作-没有池层，级联，非线性激活函数等。
我不寻找任何几个可训练版本的反向卷积操作。这可以通过输出空间中的$\geq 1$或者输入空间中的内部填充来实现。文森特·杜穆林和弗朗西斯科·维辛在他们的上提供了非常清晰、生动的gifs。深度学习社区在命名这些操作时存在分歧:转置卷积、部分分步卷积和反褶积(后者虽然被广泛使用，但由于没有适当的数学反褶积，所以非常误导人)。
浏览 0提问于2018-01-30得票数 2
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3回答
卷积与相关
、、、、
有人能给我解释一下相关性和卷积的异同吗？请解释这背后的直觉，而不是数学方程(例如，翻转内核/脉冲)。图像处理领域中每个类别的应用实例也将受到重视
浏览 0提问于2013-12-02得票数 21
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我的MATLAB代码有个问题。让我先给你解释一下这个问题。我有两个矩阵，表示事件的特定结果的概率。第一个名为DemandProbabilityMatrix，简称为DemandP。条目(i，j)表示项目i多次被要求的概率。类似地，我们有一个ReturnProbabilityMatrix，即ReturnP。类型(i，j)的元素存储多次返回项目i的概率。我们要从这两个矩阵中计算出净需求概率。举个例子：
DemandP= .4 .5 .1 ReturnP= .2 .3 .5
在这种情况下，我们有一个项目，它可以被要求或返回1,2或3次与给定的概率。更确切地说，该项目只需要一次，概率为.4。
然后我
浏览 1提问于2012-02-16得票数 2
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1回答
大型矩阵的模式滤波器
、、、
我试图通过在给定窗口大小中找到最常见的值来筛选值为0和1的4672×3001矩阵。即在每个像素周围的窗口中查找模式。一种解决办法是使用
colfilt(A,[3 3],'sliding',@mode)
下面的链接显示了一个更快的解决方案，当窗口大小为3 3时。
然而，当我试图增加窗口的大小(例如到9)时，这个解决方案变得非常缓慢。
是否有更大的窗口大小进行过滤的替代方法？
非常感谢!
浏览 2提问于2015-02-16得票数 1
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1回答
我目前正在使用一个卷积层来训练一个神经，但似乎在输入和输出方面有一些问题。
输入由(x, 2050 )组成，输出为(x, 13 )，因此，如果创建一个由13个元素组成的数组，将为具有2050列的每一行创建一个数组。
#Define 10 folds:
seed = 7
np.random.seed(seed)
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=False, random_state=None)
print "Splits"
cvscores_acc = []
cvscores_loss = []
hist = []
i = 0
train_s
浏览 2提问于2017-01-16得票数 1
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亲爱的各位，我想用一个35x35的内核做一个卷积。有什么建议吗？或者opencv中已经存在的任何我可以使用的方法？因为现在cvfilter2d只能支持10x10内核。
浏览 1提问于2010-10-02得票数 0
1回答
我有一个由2000个样品组成的~ 2000光谱阵列。(2000X2000数组)。
我遇到了一个简单的网络问题：
def create_model_LCNN(vec_size):
model = models.Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size =10, input_shape=(vec_size, 1)))
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy'
浏览 1提问于2021-09-10得票数 0
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对象存储
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