Resultados de la búsqueda a petición "convolution"
Convolución estriada de 2D en numpy
Traté de implementar una convolución estriada de una matriz 2D usando for loop, es decir arr = np.array([[2,3,7,4,6,2,9], [6,6,9,8,7,4,3], [3,4,8,3,8,9,7], [7,8,3,6,6,3,4], [4,2,1,8,3,4,6], [3,2,4,1,9,8,3], [0,1,3,9,2,1,4]]) arr2 ...
¿Cómo usar RNN bidireccional y Conv1D en keras cuando las formas no coinciden?
Soy nuevo enDeep-Learning así que estoy leyendoAprendizaje profundo con Keras por Antonio Gulli [https://rads.stackoverflow.com/amzn/click/com/1787128423]y aprendiendo mucho Quiero comenzar a usar algunos de los conceptos. Quiero probar e ...
scipy.ndimage.filters.convolve y multiplicando las transformadas de Fourier dan resultados diferentes
Aquí está mi código: from scipy.ndimage import filters import numpy a = numpy.array([[2,43,42,123,461],[453,12,111,123,55] ,[123,112,233,12,255]]) b = numpy.array([[0,2,2,3,0],[0,15,12,100,0],[0,45,32,22,0]]) ab = filters.convolve(a,b, ...
cPickle una gran cantidad de datos
Tengo alrededor de 0.8 millones de imágenes de 256x256 en RGB, que suman más de 7GB. Quiero usarlos como datos de entrenamiento en una red neuronal convolucional, y quiero ponerlos en un archivo cPickle, junto con sus etiquetas. Ahora, esto ...
¿Tasa de error de etiqueta creciente (distancia de edición) y pérdida fluctuante?
Estoy entrenando un modelo de reconocimiento de escritura de esta arquitectura: { "network": [ { "layer_type": "l2_normalize" }, { "layer_type": "conv2d", "num_filters": 16, "kernel_size": 5, "stride": 1, "padding": "same" }, { "layer_type": ...
Convolución de múltiples señales 1D en una matriz 2D con múltiples núcleos 1D en una matriz 2D
Tengo un aleatorio definidoH matriz de tamaño600 x 10. Cada elemento en esta matrizH puede ser representado comoH(k,t). Obtuve un espectrograma de vozS cual es600 x 597. Lo obtuve usando las funciones de Mel, por lo que debería ser40 x 611 pero ...
Visualice imágenes en capas intermedias en antorcha (lua)
En el modelo de convinets, sé cómo visualizar los filtros, podemos hacer itorch.image (model: get (1) .weight) Pero, ¿cómo podría visualizar eficientemente las imágenes de salida después de la convolución? especialmente esas imágenes en la ...
Argumento de zancadas de Tensorflow
Estoy tratando de entender elzancadasargumento en tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. losdocumentación [https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/nn.html#max_pool] dice repetidamente zancadas: una lista de entradas ...
El filtro de convolución C # para matrices de cualquier tamaño (1x1, 3x3, 5x5, ...) no se aplicó completamente
Estoy haciendo un filtro de convolución para mi proyecto y logré hacerlo para cualquier tamaño de matriz, pero a medida que crece, noté que no se cambian todos los bits. Aquí están las imágenes que muestran el problema: El primero es el ...
Convolución de matrices NumPy de dimensión arbitraria para el producto Cauchy de series de potencia multivariadas
Estoy tratando de implementar la idea que he sugeridoaqu [https://math.stackexchange.com/questions/2877478/cauchy-product-of-multivariate-formal-power-series] , paraCauchy product [https://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_product] de series ...