請(qǐng)教:C或C++中卷積的快速算法

卷積關(guān)系最重要的一種情況，就是在信號(hào)與線性系統(tǒng)或數(shù)字信號(hào)處理中的卷積定理。利用該定理，可以將時(shí)間域或空間域中的卷積運(yùn)算等價(jià)為頻率域的相乘運(yùn)算，從而利用FFT等快速算法，實(shí)現(xiàn)有效的計(jì)算，節(jié)省運(yùn)算代價(jià)。

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所以肯定一點(diǎn)是結(jié)果是等于8個(gè)數(shù)的 result[(sizeof(h) + sizeof(x)) / sizeof(double) - 1]；這個(gè)就可以說(shuō)明了 第二個(gè)知識(shí)點(diǎn)是卷積是怎么求的。

里面的你可以到Turbo C里面 用F7單步執(zhí)行，就可以看到相應(yīng)的步驟了。

卷積是一種線性運(yùn)算，圖像處理中常見(jiàn)的mask運(yùn)算都是卷積，廣泛應(yīng)用于圖像濾波。castlman的書(shū)對(duì)卷積講得很詳細(xì)。高斯變換就是用高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行卷積。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——卷積層、池化層和激活函數(shù)

一般情況下，卷積網(wǎng)絡(luò)除了卷積層之外，還會(huì)有池化層和全連接層，這些層可以提供更好的學(xué)習(xí)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要由卷積層、激活函數(shù)、池化層、全連接層組成。

卷積層的參數(shù)是需要學(xué)習(xí)的，但是池化層沒(méi)有參數(shù)需要學(xué)習(xí)。全連接層的參數(shù)需要訓(xùn)練得到。 池化層不需要訓(xùn)練參數(shù)。全連接層的參數(shù)最多。卷積核的個(gè)數(shù)逐漸增多。激活層的size，逐漸減少。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 結(jié)構(gòu)特點(diǎn)： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural networks)的基本組成包括輸入層、隱藏層、輸出層。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)在于隱藏層分為卷積層和池化層(pooling layer，又叫下采樣層)。

1，提出卷積層convolutional layers layer和池化層max-pooling layer(subsampling layer)，替代全連層fully connected layer。2，將層之間的全連接改成非全連接，從而降低運(yùn)算量，也降低過(guò)擬合的發(fā)生。

C語(yǔ)言用自定義函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)求一個(gè)二維數(shù)組中最大值、最小值;平均值,并把...

1、在這個(gè)程序中，首先定義了一個(gè)包含5個(gè)一維數(shù)組的二維數(shù)組arr。然后，定義了一個(gè)函數(shù)指針數(shù)組func_array，用于存儲(chǔ)array_max函數(shù)的地址。

2、示例：有一個(gè)3*4的矩陣，要求編程序求出其中最大的那個(gè)元素的值，以及其所在的行號(hào)和列號(hào)。

3、首先，定義一個(gè)數(shù)組，初值為0。用for循環(huán)，控制輸入整數(shù)的個(gè)數(shù)。將輸入的整數(shù)，保存在數(shù)組中。用函數(shù)min判斷輸入整數(shù)的最小值，保存到變量中。然后，用函數(shù)max判斷輸入整數(shù)的最大值，保存在變量中。

4、把這個(gè)二維數(shù)組看作是每一行是一維數(shù)組的一維數(shù)組。先寫一個(gè)對(duì)第i 行的一維數(shù)組求最大值，最小值和平均值的程序，然后在外面加一層循環(huán)，窮舉二維數(shù)組的每一行就可以了。

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