其中，卷积层模拟对特定图案的扫视，通过不同滤波器从不同特征角度扫描图像，然后经过激活层做非线性变换，表现出对不同图案的响应状态，再由池化层模拟感受野实现位移不变性，比如图5所示的2*2最大池化，只要2*...如图8(a)所示，对于4×4的二维输入到3×3的二维输出，全连接有16×9=144个权值，而采用2×2卷积的话，每个输出元素只与前面4个输入元素相连，权值只要4×9=36个，是全连接的1/4。...另外，为了进一步减少训练参数，CNN采用权值共享机制，即同一个特征图使用相同的滤波器对输入进行计算，比如这里9个输出元素都由同一个滤波器扫描输入图像得到，就只需4个参数，这是其第二个特性。...具体来说，它有三个特征，无需参数学习、通道数不变、对微小的位置变化具有鲁棒性、对微小的位置变化具有鲁棒性，也就是说，输入数据发生微小偏差时，池化仍会返回相同的结果。...当输入中出现5时，相应的过滤器会匹配它并且在探测单元中引起大的激活。然后，无论哪个探测单元被激活，最大池化单元都具有大的激活。 ?
对于分类任务来说，最后完成任务依赖的就是特征之间的相似度，一个基于softmax损失的特征往往处在不同的角度区间，如上图中的右图，因此很多的改进方法都试图让这些特征在角度上拥有更好的区分度。...既然我们需要的是具有鉴别力的特征，那是不是可以使用其他的操作来代替乘法？...它带来的效果就是，如果特征想要具有较好的鉴别力，在空间的分布就会如上图中左图，不是依赖于角度，而是在距离上分布为不同的聚集区域，这就是AddNet的思想。...它的主要问题是如何去训练和优化这样的模型，特征对滤波器F的梯度如下。 ? sgn代表符号函数，这样的梯度只能取若干离散的值，明显不利于模型的优化，所以它们用L2距离的导数来进行替换。 ?...如上，这种形式的梯度直接表示为输入特征和滤波器之间的距离大小。 对输入X求导也是类似的，不过作者们对结果进行来截断如下： ? ?
尽管滤波器是用于二维平面，但滤波器本身往往可分解为水平滤波和垂直滤波两步。 定向滤波技术尝试在非水平或垂直的方向上进行滤波。...我们通过计算输入块的“方向”变量来确定滤波器方向，每个方向一个数值，沿着所选方向的线上的所有像素被强制转换为相同的值。然后我们选择结果与原始块最匹配的方向。...首先，我们确定每个方向的每个操作线k的平均像素值。如上图所示，每条线k的每个像素设置为该平均值。然后，逐像素按平均预测值减去输入值，再对残差求和。选择具有最低误差/方差的方向作为最佳方向。...主滤波器沿选定的滤波器方向运行，二级滤波器以45°角穿过所选方向。块中的每个像素都被相同地滤波。 滤波器以通常在像素之间放置理想抽头位置的角度运行。...滤波过程采用每个抽头的输入值，应用约束函数，将结果乘以抽头的固定权重，然后将此输出值加至被滤波的像素。 主要的和次要的抽头位置以及滤波器方向的固定权重（w）。
为了解决这个问题，作者尝试了多种CNN架构，这些架构均可以完成感兴趣对象的语义分割。...本文的其中一个贡献就是将模型与场景的对齐度量，用于确定配准和在获取和跟踪阶段的切换质量。 获取阶段。获取阶段用来找到对象网格模型与当前点云的初始最佳对齐和裁剪。...通过配准获得的位姿用作卡尔曼滤波器中的测量更新，以跟踪每个对象的6-DoF姿态和速度。通过融合来自机器人可用里程计的已知相机运动，滤波器能够处理临时对象遮挡和异常位姿估计。...作者提出的对齐度量在拟合上进行评估，以测量当前姿态测量的不确定性并相应地告知卡尔曼滤波器。如果分数低于最小阈值，卡尔曼滤波器会在切换回获取模式的同时根据里程计计算对象的姿态。...自编码器架构对于每像素分类至关重要，因为它可以从每一层的输出重建输入，学习如何在最终分类层之前重建输入。DilatedNet利用扩张的卷积模块来聚合多尺度上下文信息而不会损失准确性。
滤波器的大小也是可变的，高斯核的大小对于边缘检测的效果具有很重要的作用。滤波器 的核越大，边缘信息对于噪声的敏感度就越低。不过，核越大，边缘检测的定位错误也会随之增加。...梯度的幅度和方向（用角度值表示）为： 式中，atan2(•)表示具有两个参数的 arctan 函数。...因此，在计算梯度时，我们会得到梯度的幅度和角度（代表梯度的方向）两个值。 图 10-2 展示了梯度的表示法。其中，每一个梯度包含幅度和角度两个不同的值。为了方便观察，这里使用了可视化表示方法。...例如，左上角顶点的值“2↑”实际上表示的是一个二元数对“(2, 90)”，表示梯度的幅度为 2，角度为 90°。 3....在具体实现时，逐一遍历像素点，判断当前像素点是否是周围像素点中具有相同梯度方向的最大值，并根据判断结果决定是否抑制该点。通过以上描述可知，该步骤是边缘细化的过程。
在数字信号处理中，有一类滤波器称为自适应滤波器（Adaptive Filter），它能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理，如下图所示。...的均方值最小。...常常将这种输入统计特性未知，调整自身的参数到最佳的过程称为“学习过程”。将输入信号统计特性变化时，调整自身的参数到最佳的过程称为“跟踪过程”，因此，自适应滤波器具有学习和跟踪的性能。 ?...深度学习做为机器学习的分支，其“学习”目的是一致的。类比于自适应滤波器，这里我们引入损失函数（Loss Function）的概念。损失函数的作用就是评判输出值与期望值的差异。...如下图所示，进一步，从数值角度而言，学习的过程就是不断调整权值的过程。 ?
问题分析 （1）该电路是时钟无毛刺切换电路； 参考：联发科笔试题——Glitch free 无毛刺时钟切换电路、时钟无缝切换、时钟无毛刺切换技术 （2）数字电路中的风险问题： 组合逻辑：竞争冒险，出现毛刺...在 CLK0 的第一个周期内，C 的波形与 CLK0 完全一致，说明 （1）C 来自 AND2，且 D4Q 为 1，D2Q 为 0； （2）向前推导，D3Q 的初始值为 1，D1Q 的初始值为 0；...门控时钟、时钟切换相关文章： 门控时钟与控制信号电平、与门门控、或门门控、上升沿门控、下降沿门控 联发科笔试题——Glitch free 无毛刺时钟切换电路、时钟无缝切换、时钟无毛刺切换技术 来看个联发科的大题...形式验证工具有 Synopsys 的 Formality。...【测试结果】 输入正确的姓，输出对应的名； 输入不正确的，输出为空； 输入 Exit，退出。 ?
不同窗如何选择，在深度学习一些业务中，不同窗的选择对模型的训练和结果影响是怎样的，或者哪些窗在业务中是值得做尝试的。...概念 数字信号中，滤波器有基础的高通滤波器和低通滤波器， 带通滤波器可以有低通和高通串联而成，Filter bank可以理解为多个带通滤波器。...如果把这种操作延展，在音频领域特征选择上，一个体系的、全面的、多维度的任意不同粒度组合成一个灵活的大的特征数据，相对单一或少量组合的特征，作为网络输入训练模型是否更具有优势，这个问题是值得思考研究的。...针对大特征数据的训练，有以下几种方式可以尝试： 1，大特征数据合理归一化整体作为输入，单一输入，经典网络和不同网络结构组合训练。...2，大特征数据合理归一化整体作为输入，同样数据多路输入，各种不同网络结构组合训练。 3，大特征数据不同的特征维度，不同数据多路输入，分别走相同的网络结构和不同的网络结构组合训练。
（当然，它并没有证明浅的层次不能达到这样的效果） 通过使用 NiN（Network-in-network）结构拓宽卷积网络的宽度和深度，其中将稀疏矩阵合并成稠密矩阵的方法和路径具有相当的工程价值。...本帖使用这个NiN结构的复合滤波器对 HS300ETF 进行技术分析因子预测。并通过叠加不同指数，尝试寻找‘指数轮动’可能存在的相关关系。 1.1 LeNet-5 一种典型的卷积网络是。...在LeNet网络结构上面大量使用Inception_unit滤波器拓宽加深LeNet网络，Going deeper with convolutions论文中Inception_unit滤波器将稀疏矩阵合并成稠密矩阵的方法和路径具有相当的工程价值...CNN一般用来设计机器视觉，简单说就是专门处理图像和视频的，下图为按照CV观点来看输入的多因子数据。 因为前面技术分析因子进行标准化（归一化处理），这里对因子数据进行缩放和偏置。...天技术分析因子作为训练数据，使用CNN网络卷积进行提取特征，下面两幅图片就是从CV角度看到的我们输入的多因子数据。
，但当我们尝试这样做时，这种方法慢得多，并且只能够在未见过的数据上给出大约72%的准确率。...与纹理较差的块相比，纹理丰富的块具有更高的像素梯度值，计算图像梯度值得公式如下： 在像素对比度的基础上对图像进行分离，得到两幅合成图像。...这样我们用肉眼就可以看到区别了，所以可以将对比度的结果放入可训练模型，并将结果数据输入分类器，这样就是我们这篇论文的模型架构： 分类器的结构如下: 论文中提到了30个高通滤波器，这些滤波器最初是为隐写分析而引入的...这里的过滤器是使用卷积方法应用于图像的矩阵值，所使用的滤波器是高通滤波器，它只允许图像的高频特征通过它。高频特征通常包括边缘、精细细节和强度或颜色的快速变化。...除(f)和(g)外，所有滤波器在重新应用于图像之前都以一定角度旋转，因此总共形成30个滤波器。这些矩阵的旋转是用仿射变换完成的，而仿射变换是用SciPy完成的。
与简单的加法运算相比，乘法运算具有更高的计算复杂度。深度神经网络中广泛使用的卷积正好是来度量输入特征和卷积滤波器之间的相似性，这涉及浮点值之间的大量乘法。...研究背景 虽然深度神经网络的二值化滤波器大大降低了计算成本，但原始识别精度往往无法保持。此外，二进制网络的训练过程不稳定，通常要求较慢的收敛速度和较小的学习速率。...In CVPR, pages 9127–9135, 2018）提出了一种无参数的“移位”操作，该操作具有零失败和零参数，以取代传统滤波器，大大降低了CNN的计算和存储成本。...因此作者通过计算L1距离完成输入和filter之间的相似性度量。而L1距离仅涉及到两个向量差的绝对值，这样输出就变成了如下： ?...Adaptive Learning Rate Scaling 在传统的CNN中，假设权值和输入特征是独立的，服从正态分布，输出的方差大致可以估计为： ?
简要 与简单的加法运算相比，乘法运算具有更高的计算复杂度。深度神经网络中广泛使用的卷积正好是来度量输入特征和卷积滤波器之间的相似性，这涉及浮点值之间的大量乘法。...研究背景 虽然深度神经网络的二值化滤波器大大降低了计算成本，但原始识别精度往往无法保持。此外，二进制网络的训练过程不稳定，通常要求较慢的收敛速度和较小的学习速率。...In CVPR, pages 9127–9135, 2018）提出了一种无参数的“移位”操作，该操作具有零失败和零参数，以取代传统滤波器，大大降低了CNN的计算和存储成本。...因此作者通过计算L1距离完成输入和filter之间的相似性度量。而L1距离仅涉及到两个向量差的绝对值，这样输出就变成了如下： ?...Adaptive Learning Rate Scaling 在传统的CNN中，假设权值和输入特征是独立的，服从正态分布，输出的方差大致可以估计为： ?
观点和姿势的变化。 从学习的角度来看，视觉跟踪具有挑战性，因为它在第一个视频帧中只有一个被识别对象形式的标记实例。在随后的帧中，跟踪器必须仅用未标记的数据来学习被跟踪对象的变化。...它学会从损坏的版本中恢复数据样本。这样做，学习了鲁棒特征，因为神经网络包含“瓶颈”，其是具有比输入单元更少单元的隐藏层。我们在图1（a）中展示了 DAE 的架构。 让共有k个训练样本。...通过从损坏版本重建输入，DAE 比传统自动编码器更有效地通过阻止自动编码器简单地学习身份映射来发现更强大的特征。 为了进一步增强学习有意义的特征，稀疏性约束被强加于隐藏单元的平均激活值。...4.1 DLT实施细节 我们使用具有动量的梯度方法进行优化。动量参数设置为0.9。对于 SDAE 的离线训练，我们注入方差为0.0004的高斯噪声以生成损坏的输入。...对于其他参数，例如粒子滤波器中的仿射参数和其他方法中的搜索窗口大小，我们执行网格搜索以确定最佳值。如果适用，相同的设置将应用于所有其他方法。
这种正规化能够使梯度上升的过程平滑进行。 根据刚刚定义的函数，现在可以对某个滤波器的激活值进行梯度上升。...可视化所有的滤波器 下面我们系统的可视化一下各个层的各个滤波器结果，看看CNN是如何对输入进行逐层分解的。...滤波器随着其利用的空域信息的拓宽而更加精细和复杂， ? 可以观察到，很多滤波器的内容其实是一样的，只不过旋转了一个随机的的角度（如90度）而已。...这意味着我们可以通过使得卷积滤波器具有旋转不变性而显著减少滤波器的数目，这是一个有趣的研究方向。 令人震惊的是，这种旋转的性质在高层的滤波器中仍然可以被观察到。...其一，神经网络理解了如何将输入空间解耦为分层次的卷积滤波器组。其二，神经网络理解了从一系列滤波器的组合到一系列特定标签的概率映射。
他们的论文提出了加法神经网络（AdderNet），其最大化地使用了加法，同时抛弃了卷积运算，将 L1 距离用作度量函数，从而计算输入特征和滤波器之间的相似度，用于代替原始卷积中的互相关度量。...图 1：可视化 AdderNet 和 CNN 中的特征 如图所示，在 CNN 中，不同类别的特征聚集在不同的角度上。...这个可视化结果说明 L1 距离和传统的互相关都可被用作度量，来计算深度神经网络中滤波器与输入特征之间距离的相似度。...AdderNet 的设计思路 令 F 为深度神经网络的一个中间层中的滤波器，其核大小为 d，输入通道为 c_in，输出通道为 c_out。输入特征定义为 X，特征的高度和宽度分别为 H 和 W。...输出特征为 Y，其表明了滤波器与输入特征之间的相似度： 其中 S(·,·) 是一种预定义的相似度度量。如果将互相关用作是距离指标，即 S(x,y)=x×y，那么 (1) 式就是卷积运算。
我们也尝试着利用比 Sobel 滤波器更大一些的核去学习一些形式更为普通和任意的滤波器。...对任何一组参数 (卷积核) 或我们所能想到的输入数据，线性滤波器都具有良好定义的操作。 我们现在可以构造一个单层，单核的近似线性滤波的卷积神经网络。...但是在现实问题中，这是极少可能发生的，因为训练数据不是典型的从输入到输出的线性映射。 为了测试模型，我们可以对比模型的预测结果与 x 方向上的 Sobel 滤波器。 ? ?...相类似的，下方的图是在同一测试图像上模型的输出结果和 Sobel 滤波器的版本，有着相同的形状。从人眼角度，不可能区分这两个图像的差别。 ?...权重值逐渐收敛到接近笑脸滤波器 现在我们已经有一个训练好的模型，我们可以可视化，并在测试图像上比较模型的输出和笑脸滤波器的处理结果。
滤波器：抑制或最小化某些频率的波和震荡的装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率的波 高通滤波器抑制或最小化低频率的波 频率：自变量单位变化期间内...随着域的不同，对同一个事物的了解角度也随之改变，因此在时域中某些不好处理的地方，在频域就可以较为简单的处理。同时，可以从频域里发现一些原先不易察觉的特征。...傅里叶定理指出“任何连续周期信号都可以表示成（或者无限逼近）一系列正弦信号的叠加”。 时间域与频率域转换对比 时间域角度 ? 频率域角度 ? 绘制对应的时间图和频率图 ?...低通滤波 低通滤波器是指通过低频的滤波器，衰减高频而通过低频 常用于模糊图像或对图像去噪（因为噪声是高频的） ?...图像浮雕特效 Python绘制浮雕图像是通过勾画图像的轮廓，并降低周围的像素值，从而产生一张具有立体感的浮雕效果图 ?
，最后基于引导图进行输入特征与调制调整融合： 上图给出了尺度感知卷积的示意图，水平与垂直尺度因子 被送入到由两个全连接层构成的调制器中生成调制权值，然后这些调制权值与专家知识组合得到尺度感知滤波器...所得尺度感知滤波器将对输入特征进行调制。 Scale-aware Upsampling PixelShuffle是一种广泛应用的整数倍上采样操作，它可以视作两步方案：采样步骤与空间可变滤波阶段。...首先，对HR空间的每个像素 计算其在LR空间的坐标 以及相对距离 : 然后， 拼接后送入到两个全连接层中进行特征提取(见Fig5-b)，所得特征将用于预测权值与偏置；其次，所预测权值将用于组合两组专家知识得到成对滤波器参数...；最后，所得滤波器参数将被用于对输入特征卷积生成输出特征，见Fig5-c。...补充，两者的出发点虽然类似，不过呈现方式不太一样，下图是ArbSRv1在特征相似可视化方面的对比。从这个角度看：纹理丰富的区域尺度无关，而纹理较少的区域存在尺度相关(译自原文)。
尽管目标函数具有非常高的非凸性，简单的一阶算法（如随机梯度下降及其变体）通常可以成功地训练这样的网络。另一方面，卷积神经网络的成功从优化角度来考虑仍然是难以捉摸的。...N（0，I），并展示了（随机）梯度下降能够在多项式时间内得到具有 ReLU 激活的神经网络。...通过这样的设定，主要成果如下： 滤波器的可学习性：研究员展示了如果输入补丁之间高度相关（Section 3），即θ (Zi , Zj ) ≤ ρ（一些很小的ρ值，且ρ>0），那么随机初始化的梯度下降和随机梯度下降将在多项式时间内恢复滤波器...研究员正式提出了输入分布的平滑度和滤波器权重恢复的收敛速度之间的联系，其中平滑度的定义是活化区域的二次矩的最大和最小的本征值的比（Section 2）。...我们表明带有随机初始化的（随机）梯度下降能够学习多项式时间中的卷积滤波器，收敛速度取决于输入分布的平滑度和补丁的接近度。据我们所知，这是对非高斯分布输入的卷积滤波器的基于梯度的算法的第一恢复保证。
本部分从硬件的角度对信号滤波整体方案进行介绍，主要分为三方面内容：1、滤波器的种类以及相关电路，推导了二阶低通、高通滤波器的传递函数（实际中应用最广）；2、带通以及带阻滤波器具体结构；3、带通滤波器具体设计过程...，引入正反馈，能够有效地减小信号干扰；图d表述为有源二阶高通滤波器基本结构； 附1：无源滤波器具有的优点为：电路简单，可靠性高；相应的弊端为：信号经过滤波器后具有能量损失；具有明显的负载效应；信号无放大作用等...；附2：同相放大器具有输入阻抗高，输出阻抗低的特性，广泛应用于前置放大级；附3：Rf电阻值不能大约2倍R1电阻值； 本部分对现实中应用最为广泛的有源二阶滤波器进行分析，其中，低通滤波器的传递函数为：...本部分从算法的角度论述信号滤波的具体工作流程，主要的内容包含：1、滤波器具体的结构以及相关的参数设置，采样定理的含义；2、算法滤波后具体效果展示；具体内容如下~ 图a表述FIR滤波器的幅频特性曲线，其中...，信号幅值衰减10倍以上；图b表述为采用滤波器对包含工频干扰的信号进行分析处理的结果，从图中可以看出，采用滤波算法与直接屏蔽干扰源具有相同的采样效果，还是挺不错的~ clear all;clc % 读取传感器输出信号
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
