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PyTorch 中的傅里叶卷积实现示例_python_脚本之家
数学上,卷积表示为: 尽管离散卷积在计算应用程序中更为常见,但在本文的大部分内容中我将使用连续形式,因为使用连续变量来证明卷积定理(下面讨论)要容易得多。之后,我们将回到离散情况,并使用傅立叶变换在 PyTorch 中实现它。离散卷积可以看作是连续卷积的近似,其中连续函数离散在规则网格上。因此,我们不会为这个离散...
www.jb51.net/article/2019...htm 2024-6-1
TensorFlow 实战之实现卷积神经网络的实例讲解_python_脚本之家
一般情况下,卷积神经网络由多个卷积层构成,每个卷积层通常会进行如下操作: (1) 图像通过多个不同的卷积核的滤波,并加偏置(bias),提取出局部特征,每一个卷积核会映射出一个新的2D图像。 (2) 将前面卷积核的滤波处理结果,进行非线性的激活函数处理。目前最常见的是使用ReLU函数,之前Sigmoid函数应用较多。
www.jb51.net/article/1354...htm 2024-6-1
TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN_python_脚本之家
一、卷积神经网络的概述 卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积...
www.jb51.net/article/1361...htm 2024-6-2