Результаты поиска по запросу "convolution"
где-то "после LSTM и до последнего плотного".
ичок вDeep-Learning так что я читаюГлубокое обучение с Керасом Антонио Гулли [https://rads.stackoverflow.com/amzn/click/com/1787128423]и многому учусь. Я хочу начать использовать некоторые концепции. Я хочу попытаться реализовать нейронную сеть с ...
На этот раз я опустил «Специальный конв». Для более широкой области "просмотр в режиме просмотра" превосходит БПФ, и на последних участках видно, что разница приближается к 100%. Вероятно, потому что с ростом шага подход FFT будет иметь больше потраченных впустую чисел, поэтому «просмотр шага» получает больше преимуществ для маленьких и больших ядер.
ытался реализовать пошаговую свертку двумерного массива, используя цикл for, т.е. 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 = np.array([[3,4,4], ...
Можете ли вы сопоставить выходные метки с символами, чтобы было легче увидеть, что выводит NN. Может быть, компоненты NN подключены неправильно. Я не знаю вашу спецификацию архитектуры json-типа, которую вы используете. Однако важно правильно подключить компоненты, например, в моей системе HTR RNN выводит тензор формы BxTxC, в то время как CTC нуждается в TxBxC в качестве ввода. Поэтому я должен перенести тензор между RNN и CTC.
нирую модель распознавания почерка этой архитектуры: { "network": [ { "layer_type": "l2_normalize" }, { "layer_type": "conv2d", "num_filters": 16, "kernel_size": 5, "stride": 1, "padding": "same" }, { "layer_type": "max_pool2d", "pool_size": 2, ...
В основном все вышеперечисленное: избавьтесь от сути, предоставьте MCVE, который доказуемо работает (возможно, только для 1D или 2D, и настолько прост, насколько это возможно, у вас слишком сложно), предоставьте входные и выходные данные и сфокусируйтесь на одном вопросе.
аюсь реализовать идею, которую я предложилВот [https://math.stackexchange.com/questions/2877478/cauchy-product-of-multivariate-formal-power-series] , заПродукт Коши [https://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_product]многомерных конечных степенных ...
Matlab Convolution с использованием GPU
Я попробовал функцию свертки matlab conv2 convn с gpuArray. Например, convn (gpuArray.rand (100,100,10, 'single'), gpuArray.rand (5, 'single') и сравнение его с версией для процессора convn (rand (100,100,10), rand (5)). К сожалению, версия gpu ...
Ниже я приведу пример того, как медианный фильтр может быть реализован с периодическими граничными условиями с использованием текстурной памяти.
отаю над обработкой изображений с CUDA и у меня есть сомнения по поводу обработки пикселей. Что часто делается с граничными пикселями изображения при примененииm x m сверточный фильтр? В3 x 3 ядро свертки, игнорируя1 С границей пикселя ...
@ Хан: Спасибо! Я уверен, что могу найти примеры в Google, но, поскольку я не понимаю концепцию даже после прочтения статьи в Википедии, я не уверен, действительно ли мне нужен результат Google, который мне нужен ...: |
предыдущий вопроспри нахождении эталонного аудиосэмпла в большем аудиосэмпле было предложено использовать свертку. [https://stackoverflow.com/questions/5843713/find-audio-sample-in-audio-file-spectrogram-already-exists] С помощью DSPUtilЯ смог ...
, Если кодирование в Delphi не является первостепенной задачей, вы можете использовать C / C ++, хотя бы по той причине, что FFTW и некоторые другие библиотеки доступны в C / C ++ (не уверен насчет scipy или Delphi).
ужно свертить два одномерных сигнала, один из которых имеет в среднем 500 точек (это оконная функция Хеннинга), другой 125000. За цикл мне нужно применить трижды операцию свертки. У меня уже есть реализация, основанная на документации scipy. Вы ...
@_ABDreverhaven Я попробовал то, что вы сказали, но я все еще получаю разные результаты
лирование некоторой вычислительной работы, которую я выполняю, показало мне, что одним узким местом в моей программе была функция, которая в основном выполняла это (np являетсяnumpy, sp являетсяscipy): def mix1(signal1, signal2): spec1 = ...
Спасибо за ответ. Пожалуйста, смотрите мой Изменить в вопросе.
я есть текущая реализация Gaussian Blur с использованием регулярной свертки. Он достаточно эффективен для небольших ядер, но как только размер ядра становится немного больше, производительность падает. Итак, я думаю реализовать свертку ...