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我正在尝试使用以下公式在Python中实现一个简单的2-D卷积函数：
def my_filter2D(X, H):
# make sure both X and H are
浏览 22提问于2020-03-05得票数 0
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求卷积的最优方法
、、、、
顺便说一句，有一些方法可以将图像与Gabor相转换：
另一方面，我们利用了可分卷积。因此，滤波器可以先分离，然后用两个一维卷积代替点向二维<
浏览 3提问于2014-01-12得票数 0
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如何在Matlab中得到一个用复制表示2d卷积的二维卷积矩阵。Matlab的convmtx2实现给出了一个假定零填充的卷积矩阵。
我已经将我的实现作为答案之一，尽管它效率极低。这就是为什么我会重视、反馈和建议一个更好的方法。
浏览 13提问于2014-10-01得票数 1
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"Im2col“已经实现了，，在Python语言中高效地处理二维图像。我想知道是否有可能将其扩展到任意的N-D图像？许多应用涉及高维数据(例如卷积、过滤、最大池化等)。
浏览 5提问于2019-09-27得票数 0
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坦率地说，我不知道这样的要求在深度学习中是否可行，如果可能的话，我想知道任何我可以查找和学习的资源/教程，以实现我的目标。再一次，如果我问的是没有意义的事情，请再一次道歉。
浏览 12提问于2019-11-12得票数 0
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我试图实现一种算法来高效地计算卷积和相关的组合，如下所示：我知道一维卷积或相关可以通过但我不知道它们在二维或N-D问题中的组合。我认为它类似于二维卷积，但我不知道具体的演绎过程。
浏览 0提问于2019-04-20得票数 2
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我有一个CNN，我在python中使用tensorflow上的Keras制作了一个CNN，我想在JavaScript中实现它。但是在tf for js 0.15.3中，我找不到为卷积层添加大步和填充的选项。二维卷积层(例如图像上的空间卷积)。args (对象)
浏览 0提问于2019-03-02得票数 1
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我一直在学习卷积神经网络。在查看Keras示例时，我遇到了三种不同的卷积方法。即一维、二维和三维。这三层之间有什么区别？他们的用例是什么？是否有一些链接或引用来显示它们的用例？
浏览 0提问于2019-05-06得票数 17
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我一直在尝试使用SciPy和Numpy对2D矩阵进行卷积，但都失败了。对于我尝试过的SciPy，我尝试了sepfir2d和scipy.signal.convolve以及Convolve2D。3 2 3 2; 3 2 3 2 ]3.5350 6.3630 6.3630 6.3630 2.8280
2.1210 3.5350 3.5350 3.535
浏览 0提问于2013-04-20得票数 15
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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：？
谢谢
浏览 3提问于2017-02-22得票数 1
正如本指南所说的，反卷积层可以转换成等效的卷积层。问题是:因为tensorflow只提供了一个二维版本的解卷层，如果我想为一个步幅大于1的原始卷积层实现一个一维反卷积层，我如何在每个输入单元之间添加零点？
非常感谢
浏览 5提问于2017-05-16得票数 1
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我将大小为100 or的图像表示为100 or，因此我可以拥有形状(None, 100, 100, 3)或形状(None, 10000, 3)。
浏览 1提问于2019-03-21得票数 0
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作为python模拟的一部分，我有一个二维数组，并取这个数组的梯度。这在scipy/numpy中是通过将2d数组与具有适当权重的滤波器进行卷积来完成的。所以我的问题是，如果我想在clojure中相当快地做到这一点，用纯clojure做这件事是有意义的，还是使用Java图像处理库并从clojure调用它更好？
浏览 0提问于2010-09-03得票数 7
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我正在尝试做一个二维卷积，一个二维网格，由下面形状的张量表示 [batch_dim, width, height] 其中，第一维度是批次维度，第二和第三维度表示2d网格 当我尝试使用以下代码应用2d卷积时我应该如何在2d网格上实现2d卷积？
浏览 18提问于2019-12-28得票数 0
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我想知道一个已经训练过的卷积神经网络是否可以像感知器那样被表示成一个公式(x_1w_1 + x_2w_2 + \ldots =预测)。我知道这个公式可能要复杂得多，但是一般来说，用Python或Matlab训练CNN，得到权值并创建一个算术，指数，无论用这些获得的权重做什么公式都行吗？
浏览 0提问于2019-03-20得票数 2
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有什么办法优化这个算法吗？
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假设我有一个二进制40*40矩阵。在这个矩阵中，值既可以是1，也可以是零。如果满足以下条件，将值保持为1，否则将值修改为0：N和M是可以为算法设置的参数，自然是N<20 (在本例中)和M<(N*N - 1)。编辑:一些代码，使这更容易理解。
让我们创建一个随机初始化的由1s和0组成的40*40矩阵。5%
浏览 0提问于2018-07-18得票数 6
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我试图用Python实现卷积神经网络。
但是，当我使用signal.convolve或np.convolve时，它不能对X，Y(X是3d，Y是2d)进行卷积。X正在训练小型批次。Y是过滤器。那么，我能用什么函数有效地进行卷积吗？
浏览 5提问于2016-08-30得票数 5
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