卷積神經網路的運作原理 | 私立大學五星教授網

在泛函分析中，捲積（convolution），或譯為疊積、褶積或旋積，是透過兩個函數 f ... 對於這些群上定義的摺積同樣可以給出諸如摺積定理等性質，但是這需要對這些 ...

2023年2月11日 — ... 捲積(Convolution)的意義。捲積是我們在工程數學和訊號與系統中頻繁使用的工具，因為捲積的公式很不直觀，常常讓大家理解困難，本文將用兩種觀點切入，讓捲積 ...

2022年1月1日 — 依照卷積的定義會很自然的把兩端以外的函數乘以零，只留下一條長度為 t 的土司：. 這條截斷的土司就是工程上使用的卷積積分方程。 物理意義. 幾何意義看 ...

2021年10月7日 — 就簡單的理解方式而言，卷積核中心會逐一對齊圖像中每個像素，而卷積核元素與會罩住的各像素各自相乘後加總。就方才提及的3x3卷積核而言，其運算結果，就是取 ...

卷積的基本原理，其實只需要小六程度的數學就能理解。 要計算特徵和圖片局部的相符程度，只要將兩者各個像素上的值相乘、再將總和除以像素的數量。 如果兩個像素都是白色 ...

2022年2月23日 — 卷积是一种积分运算，用来求两个曲线重叠区域面积。可以看作加权求和，可以用来消除噪声、特征增强。 把一个点的像素值用它周围的点的像素值的加权平均代替 ...

本課程中將會探索卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）中的一個關鍵元素：卷積操作。卷積是一種數學運算，它能夠用來提取圖像的特徵。在CNN 中，我們使用稱為 ...

2022年6月17日 — 3.2 Convolution的DSP物理意義. 根據上圖我們可以想像為一個數位訊號x[n]輸入到一個DSP系統h[n]，. 經由DSP系統的計算產生輸出y[n]。