卷积的详细解释2

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本文从维基百科摘取了关于卷积的定义与解释，帮助读者理解这一在信号处理及图像处理等领域中至关重要的数学运算的基本概念。
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反卷积通俗详细解析与nn.ConvTranspose2d重要参数解释
iioSnail的博客
07-06 1万+
反卷积的作用 卷积中padding的几个概念 No Padding Half(Same) Padding Full Padding 反卷积 反卷积中的Padding参数 反卷积的stride参数 反卷积总结 参考资料
深度学习基础--卷积--一般的卷积运算
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卷积的理解
初学者
03-11 2万+
之前，习惯把记录和总结的知识点放到云笔记上，但发现优快云这个博客注册好久了，但却没有往上面放文章，所以决定把以前的笔记整理一下，放到这里来，以便交流学习。 关于信号的卷积 最初认识卷积来源于《信号与系统》这门课，到现在对这块还是逻辑上认可，直观上迷茫的状态，重新翻看了一下课本，简单总结如下： 还是从《信号与系统》里的知识开始讲起，单位冲激信号δ(n)\delta(n)仅在nn=0时，取
卷积的本质及物理意义（全面理解卷积）
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利用图解法求卷积在某一个点处的值
热爱生活，积极向上的阿酱！
08-18 4232
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卷积通俗讲解
weixin_42713739的博客
11-14 1519
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PyTorch中详细解释反卷积运算的实现与应用
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【脑机接口领域】EEG Conformer：基于卷积Transformer的脑电图解码与可视化系统设计（含详细代码及解释）
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### VulANalyzeR: 基于多任务学习和注意力图卷积的可解释二进制漏洞检测（含详细可运行代码及解释）
04-12
VulANalyzeR通过多任务学习和注意力图卷积技术，实现了自动化二进制漏洞检测、CWE类型分类和根因分析。模型结合了序列学习（双向GRU）和图结构学习（GAT），并通过注意力机制展示不同指令对分类的贡献。实验表明，...
网络安全基于多任务学习和注意力图卷积的可解释二进制漏洞检测系统设计：VulANalyzeR模型优化与应用（含详细代码及解释）
08-20
其他说明：此资源不仅提供了理论模型，还包含了详细的 PyTorch 实现代码及解释，适合希望通过实践深入理解 VulANalyzeR 工作原理的研究者和开发者。模型的创新之处在于结合了序列学习、图结构学习和注意力机制，从而...
数学图像上理解卷积与卷积和
分享各种学习心得和遇到的问题
06-22 1987
【 在离散卷积计算中，输出序列的长度通常是输入序列长度之和减去1。因此，对于两个长度为 M 和 N 的序列 x 和 h，它们的卷积结果的长度为 M+N−1 】假设我们有两个序列 x 和 h ： x = [1, 2, 3] h = [4, 5, 6]结果是：y = [6, 17, 38, 23, 12] ，这就是 x 和 h 的卷积和。
一文搞懂反卷积，转置卷积
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基于DCGAN的猫脸生成器-tensorflow
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09-14 2112
代码参考了这个https://zhuanlan.zhihu.com/p/28329335 网络参考了这个https://github.com/AlexiaJM/Deep-learning-with-cats   数据集：用的跟第二篇参考里的数据集一样，http://academictorrents.com/details/c501571c29d16d7f41d159d699d0e7fb370...
从头开始GAN【论文】(二) —— DCGAN
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全面理解卷积
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概述 卷积的实质： 数学角度：==卷积实际上是一种积分运算，而且是线性运算(从离散角度理解),用来求两个曲线重叠区域的面积，可以看作加权求和。==，实际上积分就是极限求和。所以离散和连续并没有本质区别。 信号角度：对信号进行滤波 卷积定理可以将时空域的卷积等价位频域的相乘，进而利用FFT等快速算法，可以节约很大的运算成本 卷积分为: * 连续卷积 * 离散卷积 注:二者的区...
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