使用卷积在连续的声音流中查找参考音频样本
在我之前的问题中，关于如何在一个更大的音频样本中找到参考音频样本，建议我使用卷积。使用DSPUtil，我成功地做到了这一点。我尝试了不同组合的音频样本，以查看结果，并将原始音频转储为数字并在Excel中创建图表以可视化数据。一个峰值是可见的，但我不知道这如何帮助我。我有以下问题: 我不知道如...
scipy.ndimage.filters.convolve和scipy.signal.convolve有什么区别？
就我所见，这些方法都是在各自的DLL中实现为C函数，似乎ndimage版本更快（两个实现都没有使用类似于调用blas或MKL的并行化代码）。 此外，当我尝试运行以下代码检查它们是否返回相同的结果时，等式成立的断言失败了。我无法从文档中找出这两种方法之间的功能差异（文档对于0相对于核心起点的位置...
卷积的计算复杂度
我读到普通卷积算法的计算复杂度为O(n^2)，而使用FFT的计算复杂度为O(n log n)。 那么2D和3D卷积呢？ 有参考资料吗？
高斯模糊和卷积核
我不理解什么是卷积核以及如何将卷积矩阵应用于图像中的像素（我正在谈论对图像进行高斯模糊操作）。 还想了解如何创建高斯模糊操作的卷积核的解释。 我正在阅读这篇文章，但似乎无法理解如何操作... 感谢任何有时间向我解释这个问题的人 :) ExtremeCoder
Keras中Conv2D和Convolution2D的区别
关于Tensorflow已经有一个答案。 但问题是，在我的IDE中， Conv2D是一个类， 而Convolution2D是一个变量？
卷积神经网络 - 多通道
当输入层存在多个通道时（例如RGB），卷积运算是如何进行的？ 阅读有关CNN架构/实现的相关内容后，我了解到特征映射中的每个神经元都引用由内核大小定义的NxM像素图像。然后，每个像素点都经过特征映射学习的NxM权重集合（即卷积核/滤波器）因子化、相加，并输入激活函数中。对于一个简单的灰度图像...
如何在caffe中对两个blob进行卷积
在caffe中，卷积（convolution）层接受一个底部blob，并使用学习的滤波器（这些滤波器使用权重类型“Xavier”，“MSRA”等进行初始化）进行卷积。然而，我的问题是是否可以简单地将两个底部blob卷积并产生一个顶部blob。最优雅的方法是什么？这样做的目的是：其中一个底部bl...
卷积中的人工产物
我正在使用直接卷积算法来计算这个图像的卷积： 和这个内核： 我正在使用astropy中的实现进行直接卷积。 这将导致以下卷积，将所有设置（包括边界处理）保留为默认设置，即astropy.convolution.convolve（image，kernel）： 这个卷积存在一些...
TensorFlow卷积神经网络中的全连接层权重维度
我一直在跟着这个用TensorFlow编写的卷积神经网络示例进行编码，但是我对这些权重的分配感到困惑： weights = { # 5x5 conv, 1 input, 32 outputs 'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32]...
Matlab中filter和conv的区别是什么？
我正在尝试计算一个LTI系统的输出。我遇到了两个不同的Matlab函数，它们都可以完成这项工作：filter和conv。它们之间有什么区别？