一、卷积的基本公式 在连续情况下，卷积公式定义为：z(t) = x(t) * y(t) = ∫x(m)y(t-m)dm 其中，x(t) 和 y(t) 是两个可积函数，"*" 表示卷积运算，z(t) 是卷积的结果。在离散情况下，特别是针对序列（如数字信号处理中的信号序列和滤波器系数序列），卷积公式可以表...
原始矩阵卷积核计算 卷积计算公式为：N=（W-F+2P）/S+1。N：表示输出矩阵的大小。W：表示输入矩阵的大小。F：表示卷积核的大小。P：表示填充值的大小，即在输入矩阵周围添加的零的层数。S：表示步长大小，即卷积核在输入矩阵上每次滑动的距离。三、卷积的计算步骤 确定卷积核和输入矩阵：选择合适的卷积核大小和权重，...
什么是矩阵卷积? 例如：把模板（n*n）放在矩阵上（中心对准要处理的元素），用模板的每个元素去乘矩阵中的的元素，累加和等于这个元素例如例子中的第二行第二个元素16= 1*2+1*1+1*3+1*1+1*2+1*1+1*2+1*1+1*2+1*1+1*3的计算。依次计算每个元素的值，如果矩阵的中心在边缘就要将原矩阵进行扩展，例如...
卷积公式是什么? 设有两个函数f(t)和g(t)，它们的卷积定义为：f(t) * g(t) = int_{-infty}^{+infty} f(au)g(t-au)dau 其中，* 表示卷积运算符。整个公式可以表示为：将f(t)沿着τ轴翻转，然后将其与g(t)在$t-au$时刻的值相乘，再将结果在全部τ范围内进行积分，得到卷积结果。卷积公式被广泛应用...
卷积求导的矩阵化,梯度下降法的矩阵化[代码在最后] 通过分析卷积过程，可以将其简化为矩阵运算，从而简化梯度下降法的实现。首先，考虑卷积过程的公式：[公式]。在 stride=1, padding=0 的情况下，可以找到矩阵 KERNEL，使得求出的值与卷积计算结果一致。接着，利用矩阵求导的性质，可以发现梯度下降过程中的参数更新公式与前向传播中的矩阵乘法关系紧密，即...
