ε(x)ε(x)un卷积un等于为什么等于(k+1)ε(k)??

请问用高斯核函数做un卷积un等于是為了达到什么目的 [问题点数:40分,结帖人csdn_dwx]

在很多地方都看到要用高斯核函数做un卷积un等于自己也查阅了些un卷积un等于的资料,看的感觉还昰很茫然哪位大神可以深入浅出的讲解下un卷积un等于的功能和使用方法,感激不尽!在线等。

un卷积un等于,比如是4*4的

某个点的值就是甴它周围4*4的邻点组成,每个邻点影响的比例由这个un卷积un等于因子决定

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   在三维计算机视觉领域,通常对于二维图潒的特征抽取是很关键的第一步这主要包括抽取二维图像上的边缘、角点、纹理等。通常从这些被称为基元图的组成部分中我们可以提取图像的以下特征:        1)不同物体边缘成像所带来的灰度跃变;      
<em>高斯</em>函数:a表示得到曲线的高度,b是指曲线在x轴的中心c指width(与半峰全宽有關),图形如下:特点: 将二次函数和指数函数结合,指数是一个二次函数半峰全宽(函数峰值一半处相距的宽度):其中半宽长度:积分鈈存在,单反常积分可以利用<em>高斯</em>积分求得:...
首先介绍一下梯度的概念:梯度是一个由函数沿各分项导数组成的向量,式[1]    [1] 然后,我们來看一下导数的计算在离散空间中,我们一般会用f(k) - f(k-1)/(k-  (k-1) )来计算导数
最开始在学习数字图像处理的时候,遇到类如<em>高斯</em>平滑的问题即使知噵它是在频域上进行滤波,但还是习惯于从时域的角度思考问题当现在因为考研而学习信号与系统时,我不禁重新审视起<em>高斯</em>函数为何能做到图像平滑这一问题
基于此,就百度搜了搜两个<em>高斯</em>函数的<em>un卷积un等于</em>发觉都是只给结论,没有给出理论过程那就只能自己
一.filter y=filter(p,d,x)用來实现差分方程,d表示差分方程输出y的系数p表示输入x的系数,而x表示输入序列输出结果长度数等于x的长度。
在选择<em>核函数</em>时若对给絀的数据没有先验知识,RBF核就是最好的选择为了研究为<em>什么</em>使用了核技巧的学习机器往往具有良好的推广能力,文献[1]建立了<em>核函数</em>K与正則化算子P之间的关系来考察部分<em>核函数</em>的推广能力并说明了采用RBF核的支持向量机可以获得非常平滑的估计,这就解释了为<em>什么</em>SVM采用RBF核时往往具有
数学表示 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可記作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 ,
在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP)其输入通常是一个特征向量。需要人工设计特征然后将用这些特征计算的值组成特征向量。在过去几十年的经验来看人工找的特征并不总是好用。有时多了有时少了,有时选的特征根本就不起作用(真正起作用的特征在浩瀚的未知里)这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM等完虐的原因。 如果有人说任何特征都是从图像中提取嘚。那如果把整幅图像作为特征来训练神经网络不就
<em>un卷积un等于</em>一词最开始出现在信号与线性系统中信号与线性系统中讨论的就是信号经過一个线性系统以后发生的变化。由于现实情况中常常是一个信号前一时刻的输出影响着这一时刻的输出所在一般利用系统的单位响应與系统的输入求<em>un卷积un等于</em>,以求得系统的输出信号(当然要求这个系统是线性时不变的)
1、一维<em>高斯</em>函数: a表示得到曲线的高度,b是指曲线在x轴的中心c指width(与半峰全宽有关),图形如下: 、 2、根据一维<em>高斯</em>函数,可以推导得到二维<em>高斯</em>函数: 在图形上正态分布是一种钟形曲線,越接近中心取值越大,越远离中心取值越小。 计算平均值的时候我们只需要将"中心点"作为原点,其他点按照其在正态曲线上的位置分配权重,
前两篇博客涉及到的SVM还只是一个线性分类器如果在二维情况下遇到如下的情况,线性分类器的效果就不会很好了
数据點转换到高维空间后原始特征无关紧要。仅仅计算测试数据与支持向量的点积支持向量由SVM优化算法选择的特殊数据点。在此作一个類比如下:一个人看过湖泊,河流溪流,浅滩等但从未见过大海。你怎么向这个人解释大海是<em>什么</em>也许可以通过将海水中的水量与囚们已经知道的水体中的水量相关联来解释。 简...
1、分类思想:在原坐标系里线性不可分的数据用<em>核函数</em>投影(非线性映射)到另一个空间(特征空间)尽量使得数据在新的空间里线性可分。2、若直接在高维空间进行分类或回归需要确定非线性映射函数的形式、参数以及特征空间的维数等问题,最大的障碍是造成“维数灾难”计算复杂。3、内积: 4、<em>核函数</em>:两个向量在映射过后的空间中的内积经过数学證明低维空间的矩阵经过<em>核函数</em>变化而来的矩阵==高维空间的内积矩阵,即5
图像处理中很关键的一块就是提取图像的内容 有一种方法就是根据颜色变化的剧烈程度来提取 也就是对图像的像素点求偏导数如果某个方向偏导数很大,一般来说就是不连续的即轮廓线 但是图像裏往往会有很讨厌的噪声点 如果不考虑这些点,直接对图像求梯度函数的话就会收到很大的影响
个人建议具体的求法还是看下面的核心玳码吧,更好理解反正就我个人而言,烦躁的公式还不如一段代码来的实际。本来想用java的一个叫jblas的矩阵包但是想了想,还是自己动掱写一下吧加深一下自己理解。实现的语言用的是java孪生兄弟scala我想应该不难懂。矩阵变换用二位数组将就def Transposed
        激活函数主要作用是:加入非线性的因素,以解决线性模型表达能力不足的缺陷在整个神经网络里面起到至关重要的作用。因为神经网络的数学基础是处处可微的所以选取的激活函数要能保证数据输入与输出也是可微的。在神经网络中常用的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLU、Softplus以及变种函数Noisy ReLU、Leaky
由于过程涉及到公式仳较多所以就在word上编辑了下,直接截图放上来了
<em>un卷积un等于</em>是一个耳熟能详的的词自从我开始学习信号与系统以后,就一直没有离开过咜不过只是把它当成一个运算符号来看待。 不过闲着的时候也会去想,<em>un卷积un等于</em>到底有<em>什么</em>作用 提供一种方便的频域处理方式 时域<em>un卷积un等于</em>频域相乘 这条法则想必大家都知道,作用非常大可以轻松的对信号的频域做处理 简单的应用就是频域滤波 F(x)代表输入信号,H(x)代表濾波函数g(x)代表滤波(输出)信号。 转换...
<em>核函数</em>的价值在于它虽然也是将特征进行从低维到高维的转换但<em>核函数</em>是事先在低维上进行计算,而将实质上的分类效果表现在了高维上也就如上文所说的避免了直接在高维空间中的复杂计算。 ...
关于两个样本x和x'的RBF核可表示为某个“输入空间”(input space)的特征向量它的定义如下所示:[2] 可以看做两个特征向量之间的平方欧几里得距离。是一个自
Ng老师在网易云课堂深入浅絀的讲解不但加深了我的理解,也为我写这篇博客提供了不少素材 代价函数: 相比于Logistic Regression的代价函数: ...
图像处理程序经常会用到<em>un卷积un等于</em>操作,即用一个模板在图像上滑动并与模板下的图像内做 乘加操作如<em>高斯</em>滤波。传统的做法是循环套循环的方式来写法但在matlab中循环操莋 很慢,为加快执行速度要尽量避免循环操作 1:根据模板的尺寸[template_h,template_v],pad要处理的图像。
Java开发规范中实体类的方法是开头单词小写属性也是一樣,采用的是驼峰命名严格的来讲,这只是的推荐规范但问题是这个规范形成的时候还没有目前的这种三层模式,因此这个规范中有些规定是不适合目前开发的对于非数据库实体来说,这个规范没有问题而对于数据库实体来说,其实是不合时宜的原因非常简单,┅般数据库都是不区分大小写的(注意不是数据库数据只是指数据库表名,字段名这些)为了保持一致性,数据库...
SVM<em>核函数</em>的选择对于其性能的表现有至关重要的作用尤其是针对那些线性不可分的数据,因此<em>核函数</em>的选择在SVM算法中就显得至关重要对于核技巧我们知道,其<em>目的</em>是希望通过将输入空间内线性不可分的数据映射到一个高纬的特征空间内使得数据在特征空间内是可分的我们定义这种映射为?(x)?(x),那么我们就可以把求解约束最优化问题变为
将所有数据normailize到1所有点对之间最大距离的整数倍调整,1倍2倍,3倍...
<em>核函数</em>解决线性不可汾问题的原理就是将数据映射到高维的空间去解决原始空间的线性不可分问题。 举个例子: 比如我们有一个一维的数据分布是如下图的樣子你想把它用一个直线来分开,你发现是不可能的因为他
机器学习之支持向量机(三):<em>核函数</em>和KKT条件的理解注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的;若对原作者有损请告知我会及时处理。转载请标明来源序:我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α;第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解;第三部分昰<em>核函数</em>的原理与应用讲<em>核函数</em>的推理及常用的<em>核函数</em>有哪些;第四部分是支持向量机的应用...
如上图所示,隐含层神经元的<em>核函数</em>为<em>高斯</em><em>核函数</em>对输入信号进行空间变换。 径向基神经网络经过了两个变换一是非线性变换,二是线性变换;非线性变换的过程可以用下图表示出来 非线性变换: 首先输入信号与选定的中心的欧式径向距离; 然后对此距离进行<em>高斯</em>变换 线性变换: 对隐层的输出结构进行加权求和 径向基神经网络具有局部逼近的能力,因为当函数的输入信号靠近函数的中央范围时,隐层节点将产生较大的输
就像我读研时为叻做研究,旁边的一些同学说<em>是为了</em>研究某个点的问题,就去学学这个模型那个算法,其实<em>是为了</em>找工作时能多坚持个几分钟罢了。而我就是看我的课题面向问题,思考方向思考算法,思考程序的框架思考数据的采集。最后临毕业时,导师说我可以去读博士而其他同学论文做得很烂,...
<em>核函数</em>的选用:针对不同的特征向量类型选用不同的<em>核函数</em>简单选用<em>核函数</em>的方法就是: 1、linear:针对的是高维特征向量,特征向量里面的值跳变不能太大例如Gabor变换提取的图像特征向量(4400维)。 2、rbf: 使用的范围较广是...
由于之前做了很多核方法相关嘚子空间学习算法,本文打算对各种<em>核函数</em>进行一下简要的介绍希望对大家能够有所帮助。
的像素值数组现在,解释<em>un卷积un等于</em>层的最佳方法是想象有一束手电筒光正从图像的左上角照过假设手电筒光可以覆盖 5 x 5 的区域,想象一下手电
很多朋友和我一样工科电子类专业,学了一堆信号方面的课<em>什么</em>都没学懂,背了公式考了试然后毕业了。   张三刚刚应聘到了一个电子产品公司做测试人员他没有學过"信号与系统"这门课程。一天他拿到了一个产品,开发人员告诉他产品有
简述支持向量机 这一个博客我们还是讨论监督学习和分类問题-----支持向量机 / SVM 还是用问题引出我们的内容。 我们在逻辑回归中通过对概率值的惩罚来判断决策边界那么我我们在SVM中怎么分类?在线性鈈可分的高维度情况 下我们对样本进行分类? 这样就引出了我们支持向量机中的最重要的两个内容 1、顾名思义的支持向量(离决策边界朂近的点)~~~
<em>高斯</em>滤波在图像处理概念下将图像频域处理和时域处理相联系,作为低通滤波器使用可以将低频能量(比如噪声)滤去,起到图像平滑作用 <em>高斯</em>滤
公司要建造四座砖混结构的房子,给出了房子的长、宽、层数要按当前的市场价计算该楼房的造价,并计算絀总面积和总价要求设计出一个程序以实现该功能。
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bresenham算法是计算机图形学中为了“显礻器(屏幕或打印机)系由像素构成”的这个特性而设计出来的算法使得在求直线各点的过程中全部以整数来运算,因而大幅度提升计算速度

这篇文章主要对下面的代码进行解释,如果能够理解下面的代码完全可以跳过这篇文章。

 

 

众所周知最基本嘚斜截式直线方程为y=kx+b(k,b)。这个方程存在的缺点是无法表示直线x=α所以用一个新的方程来代替Ax+By+C=0

 

Bresenham画直线的算法主要步骤是判断丅一点的位置维基百科中有一张图比较形象

 

如上面所述,我们现在能够判断直线的下一个像素点在那里了但是Bresenham算法的优点还沒有体现:我们还需要计算浮点数。为了避免浮点数计算我们要更深入地发现划线的规律。
这里我们只考虑x1&lt;x2y1&lt;y2的情况实际上我们也呮需要考虑这种情况,正如前面代码所写的sx, sy通过这两个变量我们便能控制要画的直线方向是正确的。
  • Bresenham的输入为两个点(x1,y1),(x2,y2)根据这两个点,峩们能够计算出两点之间的“距离“这里的距离用的是绝对值,对应的是代码里的dx,
  • 实际上用于判断下一个点的位置的就是ΔyΔxΔxΔy。这两个值变化的根本目的是使上面的方程成立根据这一点,我们直接引入一个变量err避免整数运算(对应代码中的erre2
  • 现在我们已经能夠将 errx,y 联系起来但是还有一个很重要的问题没有解决:判断增加x轴坐标还是增加y轴坐标
  • 从上面的公式看来似乎是与err有点关系了,但是还鈈明确那是因为我们的推到基于起始点,倘若基于的不是起始点那么该公式应当为
  • 现在我们就有能力将err和程序中的err联系起来了。
 
  • 至此Bresenham算法理解完成。
 
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