一维卷积理解

最新推荐文章于 2025-09-28 16:07:26 发布
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理解一维卷积
wudpekerlily的博客
04-26 590
再次说明，f(t)是信号输入，g(t)是系统响应，g(-t)是镜像响应函数。我们继续看n=6时刻，C(6) = f(0)xg(6) + f(1)xg(5) + ... + f(6)xg(0)，n=7时刻，C(7) = f(0)xg(7) + f(1)xg(6) + ... + f(7)xg(0)，以此类推。很容易得出，C(n) = f(0)xg(n) + f(1)xg(n-1) + f(2)xg(n-2) + ... f(n-1)xg(1) + f(n)xg(0)，也就是上面的离散卷积公式。
一维卷积神经网络结构图,一维卷积神经网络原理
aifans_bert的博客
10-23 5518
卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素（神经元）都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。
简谈一维卷积
岁月如歌
07-31 2万+
二维卷积在tf中是tf.layers.conv2d()，而一维卷积：tf.layers.conv1d() 1、一维卷积和二维卷积的区别 二维卷积就不赘述了，很多博客写的很好，自己之前也马虎写过一篇，主要讲一下一维卷积。 先讲一下二维卷积和一维卷积的区别，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作，对应位置进行相乘求和；而一维卷积卷积略有不同，其卷积核也是一个二维的，只是在width(lenth)单方向上进行滑动窗口并相乘求和。 来自：博客 还有有一篇博客写得比较好博客： ht
34、卷积运算的原理、应用与实现
最新发布
purple的博客
09-28 103
本文深入探讨了卷积运算的原理、应用与实现，涵盖一维和二维卷积的基本概念、数学表达及可视化过程。详细介绍了卷积在曲线平滑、边缘检测中的应用，并通过PyTorch示例展示了一维卷积的编程实现。文章还分析了卷积输出大小的计算方法、优势（如参数共享、局部特征提取和平移不变性）与局限性，并阐述了其在计算机视觉、自然语言处理和音频处理等领域的广泛应用。最后展望了卷积运算的未来发展趋势，包括新型卷积结构的研究、与其他技术的融合以及跨领域应用的拓展。
卷积的定性了解
weixin_30500105的博客
12-25 119
1、一维卷积是将一个卷积核倒序之后和另一个信号中一段同样大小的部分做了点积 2、有效的卷积（valid）方式：卷积核全部在信号进行卷积运算 3、same的卷积方式：在原来的信号边缘添加0元素，然后再进行卷积从而得到于原来信号相同的大小 4、full的卷积方式：在原来的信号边缘添加0元素，使得卷积核可以从第一个列元素开始进行卷积 5、卷积核进行卷积的过程：先将卷积核翻转180度，然后根据相对...
一维卷积，二维卷积，三位卷积，1乘1卷积的作用
小菜鸡
07-13 5860
本文介绍1维到3维的卷积，并且描述了1乘1 的卷积为什么能升维降维
一维卷积
qq_42018521的博客
01-28 5076
一维卷积分为：full卷积、same卷积和valid卷积
CNN0926_一维卷积_matlab1D-CNN
09-11
在本文中，我们将深入探讨一维卷积神经网络（1D Convolutional Neural Networks, 或 1D CNN）以及如何使用MATLAB实现1D-CNN的基本网络结构。1D CNN是一种深度学习模型，专用于处理一维数据，如时间序列、音频信号或...
轴承训练赛 一维卷积tensorflow
06-10
本文将深入探讨“轴承训练赛 一维卷积tensorflow”这一主题，它涉及到利用一维卷积神经网络（1D CNN）对一维数据进行分类和预测。我们将讨论1D CNN的工作原理、其在故障诊断中的应用以及如何在TensorFlow框架下实现...
基于一维卷积神经网络的多元时间序列分类研究
08-14
一维卷积神经网络（1D-CNN）是专门为处理一维序列数据设计的网络结构。与传统的神经网络模型相比，1D-CNN能够在捕捉时间序列中的局部相关性的同时，保持时间序列数据的时序特性。1D-CNN通过滤波器（或称为卷积核）在...
一维卷积convolve及其示例
yutaixin的博客
12-20 1621
卷积是一种数学运算 应用场景：图像识别、卷积神经网络 本质：计算当前数值时，与之前的数值有关联，需要与之前的数值衰减后的量叠加 一维卷积 一维卷积运算过程 a = [1,2,3,4,5] #源数组 b = [8,7,6] #卷积核 #使用 b作为卷积核对a数组执行卷积运算的过程如下： #数据准备： 0 0 1 2 3 4 5 0 0 #排一下源数组 6 7 8 #将卷...
一维卷积的实现
野狼位位的博客
03-09 6658
ouble convfft(vector &a, vector &b, vector &cx) { unsigned int sz = a.size() + b.size() - 1; cx.resize(sz); int b_len = b.size(); int a_len = a.size(); for (int n = 0; n { int kmin = (n >= b_l
深入浅出一维卷积网络（Conv1d）
2301_79583113的博客
12-24 4109
简单介绍一维卷积的过程和原理。
深入理解MNIST数据集的卷积分类技术：一维卷积与二维卷积
weixin_36047538的博客
07-05 890
在深度学习领域，MNIST数据集是一个十分著名的入门级数据集，它包含了手写数字的灰度图像。这个数据集拥有广泛的用途，从基础学习到复杂模式识别的研究，都有着极高的应用价值。模型优化是机器学习和深度学习中的核心环节，旨在通过调整模型参数、结构或训练过程来提高模型性能，包括但不限于计算效率、内存使用、训练速度和最终的预测精度。
一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核
热门推荐
阿木寺的博客
07-18 3万+
前言 在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念[1]。 卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）。卷积核的个数就对应输出的通道数（chan...
一维卷积神经网络（1D-CNN）
搏博的专栏
11-19 2万+
三种不同结构的自定义的1D-CNN，分别是基于VGG结构的1D-CNN（VNet）、基于EfficienNet结构的1D-CNN（ENet）、基于ResNet结构的1D-CNN（RNet）。假设输入数据维度为8，卷积核filter维度为5，不加填充padding时，输出维度为4，如果filter的数量为16，那么输出数据的shape就是4*16;一维卷积神经网络的基本结构与二维卷积神经网络（2D CNN）类似，但主要区别在于卷积操作是在一维序列上进行的。这种方法在音乐创作和自动生成领域具有广泛的应用前景。
详解一维卷积算法
ZJ_xunyicao的博客
03-30 1万+
一.公式介绍 卷积分为离散卷积和联系卷积，它们的区别就是连续和离散的区别，这里以离散卷积举例。 S(n)=(f∗g)(f*g)(f∗g)[n]= ∑m=0N−1f(m)g(n−m)\sum_{m=0}^{N-1} {f(m)g(n-m)}{}∑m=0N−1​f(m)g(n−m) S(n)为卷积结果序列，长度为len(f(m)f(m)f(m))+len(g(m)g(m)g(m))-1. N为信号f...
CNN神经网络之一维卷积、二维卷积详解
凌逆战的博客
07-19 2万+
作者：凌逆战 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看这两个函数之前，我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d)，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作，对应位置进行相乘求和；而一维卷积则只是在width或者height方向上进行滑动窗口并相乘求和。 一维卷积：...
卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解
ChasingdreamLY的博客
10-09 7591
由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为14×1414×14，过滤器大小为5×55×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×1010×10（14−5+1=1014−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记（...
一维卷积代码在QT平台的运行测试与信号采集应用
卷积分为一维卷积和二维卷积，一维卷积通常用于处理音频或时间序列数据，而二维卷积则更常用于图像处理。 接下来，让我们看看"QT平台"。QT（通常写作Qt）是一个跨平台的C++应用程序框架，广泛用于开发图形用户界面...
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