Programmierung convolution

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Intuitives Verständnis von 1D-, 2D- und 3D-Faltungen in Faltungs-Neuronalen Netzen

Kann jemand bitte den Unterschied zwischen 1D-, 2D- und 3D-Faltungen in Faltungs-Neuronalen Netzen (beim tiefen Lernen) anhand von Beispielen klar erklären?

125 machine-learning deep-learning signal-processing conv-neural-network convolution

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Tensorflow schreitet Argument

Ich versuche , das zu verstehen , Fortschritte Argument in tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. Die Dokumentation sagt wiederholt Schritte: Eine Liste von Ints mit einer Länge> = 4. Der Schritt des Schiebefensters für jede Dimension des Eingangstensors. Meine Fragen sind: Was bedeutet jede der 4+ Ganzzahlen? Warum müssen sie für Convnets …

115 python neural-network convolution tensorflow conv-neural-network

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NumPy's Convolve verstehen

Bei der Berechnung eines einfachen gleitenden Durchschnitts numpy.convolvescheint dies die Aufgabe zu erfüllen. Frage: Wie erfolgt die Berechnung bei Verwendung np.convolve(values, weights, 'valid')? convolution product is only given for points where the signals overlap completelyWorauf beziehen sich die beiden Signale, wenn in den Dokumenten erwähnt ? Wenn Erklärungen Beispiele und …

71 python python-2.7 numpy convolution moving-average

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ND Convolution Backprogation

Für meine Ausbildung versuche ich, eine N-dimensionale Faltungsschicht in einem Faltungsnetzwerk zu implementieren. Ich möchte eine Backpropagation-Funktion implementieren. Ich bin mir jedoch nicht sicher, wie ich dies am effizientesten tun kann. Zur Zeit benutze ich signal.fftconvolve: Falten Sie im Vorwärtsschritt den Filter und den Kernel vorwärts über alle Filter. Falten …

8 python conv-neural-network convolution backpropagation

Als «convolution» getaggte Fragen