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  • 理解深度學習中的卷積

    ...。卷積定理要理解卷積,不得不提 convolution theorem,它將時域和空域上的復雜卷積對應到了頻域中的元素間簡單的乘積。這個定理非常強大,在許多科學領域中得到了廣泛應用。卷積定理也是快速傅里葉變換算法被稱為 20 世紀最...

    voyagelab 評論0 收藏0
  • 卷積為什么如此強大?理解深度學習中的卷積

    ...。卷積定理要理解卷積,不得不提convolution theorem,它將時域和空域上的復雜卷積對應到了頻域中的元素間簡單的乘積。這個定理非常強大,在許多科學領域中得到了廣泛應用。卷積定理也是快速傅里葉變換算法被稱為20世紀最重...

    kaka 評論0 收藏0
  • 基于 Deep Learning 的視頻識別方法概覽

    ...丟失了時間域的信息,如圖6上), 而是讓卷積核擴展到時域,卷積在空域和時域同時進行,輸出仍然是有機的圖像集合(如圖6下)。 圖6 實現時,將視頻分成多個包含16幀的片段作為網絡的輸入(維數為3 × 16 × 128 × 171)。池...

    Arno 評論0 收藏0
  • CloudBest:科普 | 一圖看懂 5G 從哪來的

    ...深度開發該領域,到 3G 里才在這個域里作大文章主要在時域和頻域折騰著分配和調度資源圖中,水平向右在時間上切分,水平向上是在頻率上切分二者交叉以后,就是一個一個的小格子上面說的那些 0 ,1 就是在這些小格子里發...

    Tecode 評論0 收藏0
  • 盲水印和圖片隱寫術

    ...簡單復習下傅里葉變換傅里葉變換簡單地說就是將信號在時域或空域的函數轉變到頻域表示,在和工程學中有許多應用。因其基本思想首先由法國學者約瑟夫·傅里葉系統地提出。再理解下時域和頻域那么,傅里葉變換有什么用...

    Tecode 評論0 收藏0
  • 阿里云AI如何助攻世界杯?視頻集錦背后的技術實踐

    ...的信息分析和視頻行為分析結果取權重融合判斷,將視頻時域、空域網絡權重與音頻事件、ASR網絡自適應累加,從而對射門、進球、犯規、精妙傳球等精彩鏡頭準確捕獲;同時,結合實時事件信息分析結果進行合理回溯或預測,...

    BothEyes1993 評論0 收藏0
  • 「不良視頻」如何消滅?她手把手教你走出第一步

    ...為了保留時序的信息,對卷積核進行了調整,增加了一維時域深度。如圖(c)所示,3D卷積的輸出仍是一個三維的特征圖。因此通過3D卷積,C3D可以直接處理視頻,同時利用表觀特征和時序特征。 關于實驗效果,C3D在UCF101上的精度...

    Invoker 評論0 收藏0
  • 那些 audio api的事 (一) AudioContext

    ...live audio input using a MediaStream from getUserMedia(). Integration with WebRTC Processing audio received from a remote peer using a MediaStreamAudioSourceNode and [webrtc]. Sending a generated...

    沈儉 評論0 收藏0
  • 深度學習研究綜述

    ...。受早期的時間延遲神經網絡影響, C N N s 靠共享時域權值降低復雜度。C N N s 是一個利用空間關系減少參數數目以提高一般前向 B P訓練的一種拓撲結構, 并在多個實驗中獲取了較好性能[ 5 ,2 2 ]。在 C ...

    jokester 評論0 收藏0

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