【總結(jié)】1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一種,已成為當(dāng)前圖像理解領(lǐng)域的研究熱點它的權(quán)值共享網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使之更類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),降低了網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度,減少了權(quán)值的數(shù)量。這個優(yōu)點在網(wǎng)絡(luò)的輸入是多維圖像時表現(xiàn)得更為明顯,圖像可以直接作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,避免了傳統(tǒng)識別算法中復(fù)雜的特征提取和數(shù)據(jù)重建過程.卷積網(wǎng)絡(luò)是為識別二維形狀而特殊設(shè)計的一個多層感知器,這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對平移、比例縮放以及其他形式的
2025-07-26 05:44
【總結(jié)】武漢理工大學(xué)《數(shù)字信號處理》課程設(shè)計說明書11理論分析線性卷積的FFT算法我們以FIR濾波器為例,因為它的輸出等于有限長沖激響應(yīng)h(n)與有限長輸入信號x(n)的離散線性卷積。設(shè)x(n)為L點,h(n)為M點,輸
2024-11-10 02:34
【總結(jié)】 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 摘要:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來廣泛應(yīng)用于模式識別、圖像處理等領(lǐng)域的一種高效識別算法,它具有結(jié)構(gòu)簡單、訓(xùn)練參數(shù)少和適應(yīng)性強等特點。本文從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史開始,詳細(xì)闡述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
2024-10-03 00:36
【總結(jié)】1數(shù)字通信原理課程設(shè)計報告書課題名稱基于Matlab的(2,1,3)卷積碼譯碼器的設(shè)計與仿真姓名學(xué)號院、系、部物理與電信工程系專業(yè)通信工程指導(dǎo)教師2020年1月15日※※※※※※※
2024-11-10 03:34
【總結(jié)】1.商品標(biāo)題:J2EE開發(fā)購物網(wǎng)站解析2.本商品最適合那類職業(yè)人群: JavaEE應(yīng)用程序員3. 本商品可以解決他們什么問題:本文通過實戰(zhàn)全程編寫一個購物網(wǎng)站來講解如何使用J2EE來建立企業(yè)級的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用!4.商品內(nèi)容:本文通過實戰(zhàn)全程編寫一個購物網(wǎng)站來講解如何使用J2EE來建立企業(yè)級的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用!一、搭建開發(fā)平臺本文從實戰(zhàn)出發(fā),所以關(guān)于一些概念性的問題就不多講了,首
2025-05-14 22:56
【總結(jié)】課程設(shè)計報告課程名稱__________數(shù)字信號處理_____________設(shè)計題目_______用FFT實現(xiàn)快速卷積__________專業(yè)_____________通信工程______________課程設(shè)計任務(wù)書設(shè)計題目:_________用FFT實
2025-03-23 08:40
【總結(jié)】實驗名稱:___卷積編碼_______成績預(yù)習(xí)實驗操作實驗報告總計一、實驗?zāi)康?、使用MATLAB進(jìn)行卷積編碼的代碼編寫、運行、仿真等操作;2、熟練掌握MATLAB軟件語句;3、理解并掌握卷積編碼的原理知識。二、實驗原理卷積碼是由Elias于1955年提出的,是一種非分組碼,通常它更適用于前向糾錯法,因為
2025-07-20 13:35
【總結(jié)】分組碼與卷積信道碼讀書報告專業(yè):通信與信息系統(tǒng)學(xué)號:0820210087姓名:顧杰第八章:分組碼與卷積信道碼?本章主要內(nèi)容:1、線性分組碼2、卷積碼3、*帶限信道的編碼調(diào)制-網(wǎng)格編碼調(diào)制什么是線性分組碼?若編碼規(guī)則僅局限在本碼組之內(nèi),即本碼組的
2025-05-14 03:20
【總結(jié)】可編程器件實現(xiàn)卷積編碼和譯碼的初步實現(xiàn)0目錄第一章緒論........................................................................................................................................1卷積碼及卷積編碼技術(shù)的應(yīng)用........
2025-01-15 07:23
2025-01-15 01:46
【總結(jié)】卷積計算——圖解法計算步驟如下:(1)翻褶:先在坐標(biāo)軸m上畫出x(m)和h(m),將h(m)以縱坐標(biāo)為對稱軸折疊成h(-m)。(2)移位:將h(-m)移位n,得h(n-m)。當(dāng)n為正數(shù)時,右移n;當(dāng)n為負(fù)數(shù)時,左移n。(3)相乘:將h(n-m)和x(m)的對應(yīng)序列值相乘。
2025-08-05 04:03
【總結(jié)】設(shè)有實驗數(shù)據(jù),尋找函數(shù)使得函數(shù)在點處的函數(shù)值與觀測數(shù)據(jù)偏差的平方和達(dá)到最小.即求滿足如下條件的函數(shù)使得)(),,(n,1,2,iyxii??)(?x,f),,,(,n21ixi??)?(?x
2025-05-10 18:39
【總結(jié)】ConvolutionalNeuralNetworks卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)楊皓軒主要內(nèi)容1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—誕生背景與歷程2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用—LeNet-5手寫數(shù)字識別3.深度學(xué)習(xí)—Hinton做了些什么4.深度學(xué)習(xí)在數(shù)字圖像識別上的運用—Hinton如何在2022年ImageN
2024-08-25 00:28
【總結(jié)】第十章離散時間系統(tǒng)及卷積離散時間系統(tǒng)1、離散系統(tǒng)的概念?離散時間系統(tǒng)是指輸入及輸出信號均是離散信號的系統(tǒng)。系統(tǒng)輸入si(n)輸出so(n)2、離散系統(tǒng)的互聯(lián)系統(tǒng)1輸入系統(tǒng)2輸出系統(tǒng)1輸入系統(tǒng)2輸出系統(tǒng)1輸入系統(tǒng)3輸出系統(tǒng)
2025-05-13 06:45
【總結(jié)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)一、簡介卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,簡稱CNN)是近年發(fā)展起來,并引起廣泛重視的一種高效的識別方法。1962年,Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時發(fā)現(xiàn)其獨特的局部互連網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1](ConvolutionalNeural
2025-03-24 23:22