求解卷积，我始终理解不到
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- 2021-09-29 09:51回答 2 已采纳 你好，直接按照卷积操作就行 dT = 0.01; t = -2:dT:2; f1 = (t<=1/2 & t>=-1/2)*1; f2 = (t<=1 & t>=-1)*(1/
- 2021-06-03 00:06回答 4 已采纳 k1和f1的向量长度应该相同，建议令k1= t。
- 2023-02-19 22:54回答 2 已采纳 分组卷积是在通道维度上将输入和卷积核分为多个组，每个组内的通道共享同一个权重矩阵。因此，当 group=1 时，分组卷积与普通卷积相同。 在您提供的情况中，将 3 通道的输入图片分为 4 个 3x4x
- 2017-10-20 21:51weixin_30685029的博客 最有意思的一课，将所有NLP任务视作QA问题。模仿人类粗读文章和问题，再带着问题反复阅读文章的行为，利用DMN这个通用框架漂亮地解决了从词性标注、情感分析到机器翻译、QA等一系列...问答系统举例如下： ...
- 2022-03-19 23:54回答 5 已采纳 开源计算机视觉和机器学习软件库，为计算机视觉应用程序提供通用基础设施。
- 2021-10-30 09:50回答 1 已采纳 利用C#实现卷积运算_c#卷积,c#卷积-C#文档类资源-CSDN文库 用C#实现卷积写了一个方法，可以进行调用c#卷积更多下载资源、学习
- 2021-12-01 08:22回答 3 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2019-03-11 10:06zyb418的博客 其实这才是完整的卷积计算，其他比它小的卷积结果都是省去了部分像素的卷积。下面是WIKI对应图像卷积后多出部分的解释： Kernel convolution usually requires values from pixels outside of the image ...
- 2022-08-14 18:07回答 3 已采纳 3x3卷积比5x5尺寸更小，两个3x3卷积的感受野等于5x5卷积，并且参数量少了百分之20多，还多了一层的非线性优化。觉得解决问题了，给个采纳呗。
- 2021-11-28 17:56回答 2 已采纳 这个很好画的 omega = 20; % 定义omega t = 0:0.001:10; y1 = sin(omega*t); y2 = -sin(omega*t); y = conv(y1,y2,'
- 2021-04-28 09:32回答 1 已采纳 你第六层的输出是12次方，会不会是溢出错误啊，为什么不进行一下BN那
- 2018-10-16 16:43work_coder的博客 凭什么相信你，我的CNN模型？（篇一：CAM和Grad-CAM)：https://www.jianshu.com/p/1d7b5c4ecb93 凭什么相信你，我的CNN模型？（篇二：万金油LIME)：... 卷积和反卷积 ：https://blog.csdn.net/Fate_fj...
- 2021-07-07 18:06Yuetianw的博客 我们计算出一个误差函数来衡量输出与期望值之间的误差或距离（译注：刚才提到输出为向量）。然后，机器调整它内部的可调节参数来减小误差。这些可调节参数通常被称为权重，它们可被看作旋钮，是真正决定机器输入-...
- 2024-04-27 00:242401_84616838的博客 近年来，NLP 领域的深度学习方法取得了重大突破，包括BERT、GPT和XLNet等模型，这些模型都是基于 Transformer 架构的，并使用了大规模预训练技术，使得在语义理解、问答、文本生成等任务中都达到了领先水平。...
- 2024-12-13 00:15whaosoft-143的博客 本文给出了一个十分有趣的发现：强大的 Mamba 模型与通常被认为性能不佳的线性注意力有着内在的相似性：本文用统一的公式表述了 Mamba 中的核心模块状态空间模型（SSM）和线性注意力，揭示了二者之间的密切联系，并...
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