Gegründet 2006

매트랩 컨볼루션 예제

2D 컨볼루션은 2차원 공간 영역에서 수평 및 수직 방향을 모두 컨분빙하여 이전 1D 컨볼루션의 확장에 불과합니다. 컨볼루션은 이미지의 스무딩, 선명화 및 가장자리 감지와 같은 이미지 처리에 자주 사용됩니다. 임펄스(delta) 함수는 2D 공간에도 있으므로 δ[m, n]는 m과 n이 0이고 m에서 0이 되고 0이 0이 됩니다. 2D의 임펄스 응답은 일반적으로 이미지 처리에서 „커널“ 또는 „필터“라고 합니다. 그러나 구현에서 몇 가지 사항을 염려해야 합니다. 입력 신호의 범위를 조심하십시오. 입력 신호(예: x[-1], x[-2] 등)가 부족할 수 있습니다. 정의되지 않은 샘플에 대해 0을 채점하거나 경계에서 컨볼루션을 건너뛸 수 있습니다. 시작 가장자리와 끝 가장자리 모두의 결과는 정확할 수 없습니다. 둘째, 출력 데이터 형식이 정수이고 임펄스 응답이 부동 소수점 숫자인 경우 출력 값을 반올림해야 합니다. 및 및, 출력 값은 최대 또는 최소값을 초과할 수 있다. 출력 신호에 대해 서명되지 않은 8비트 정수 데이터 형식이 있는 경우 출력 범위는 0에서 255 사이여야 합니다.

값이 최소값보다 크고 최대값보다 적은지 확인해야 합니다. 1D 컨볼루션 루틴 및 테스트 프로그램을 다운로드합니다. conv1d.zip 이전 게시물에서, 우리는 어떤 중요한 수학을 언급하지 않고, 컨볼루션 신경망의 이해를 구축. 그러나 더 나아가려면, 우리는 회선에 대해 이해해야 합니다. 컨볼루션은 신호 처리 및 분석에서 가장 중요하고 기본적인 개념입니다. 컨볼루션을 사용하면 시스템의 임펄스 응답을 알고 있으면 임의의 입력 신호에 대한 시스템의 출력을 구성할 수 있습니다. 시스템의 임펄스 응답만 알면 주어진 입력 신호의 출력을 결정할 수 있는 방법은 무엇입니까? 우리는 컨볼루션의 의미를 알아낼 것입니다. 컨볼루션 레이어로 돌아가면 동일한 뉴런의 복사본이 여러 개 있기 때문에 많은 가중치가 여러 위치에 나타납니다. 모든 9 출력에 대한 완벽한 솔루션은 여기에서 찾을 수 있습니다.

2D 컨볼루션의 예 순환 컨볼루션에 대한 표기(f.n g)는 정수 의 순환 그룹에 대한 컨볼루션N을 나타낸다. 한 사람이 더 쉽게 회선에 대해 생각하는 데 도움이 아주 좋은 트릭이있다. 심볼 t는 위에서 사용되지만 시간 도메인을 나타낼 필요는 없습니다. 그러나 이러한 맥락에서, 컨볼루션 수식은 단순히 양 t로 이동하여 가중치가 부여되는 순간 t에서 함수 f(θ)의 가중 평균으로 설명될 수 있다. t가 변경되면 가중치 함수는 입력 함수의 다른 부분을 강조합니다. 유클리드 공간 및 기타 그룹의 함수에 대해 컨볼루션을 정의할 수 있습니다. [인용 필요] 예를 들어, 이산 시간 푸리에 변환과 같은 주기적 함수는 원에서 정의되고 주기적 컨볼루션으로 컨볼루션될 수 있습니다.

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