卷积公式

星火开发设计1 天前
学习·算法·机器学习·概率论·知识·期末考试·卷积公式
从公式到应用:卷积公式全面解析与实战指南卷积,作为信号处理、图像处理、机器学习等领域的核心数学工具,看似抽象难懂,实则是描述“两个函数相互作用产生新函数”的直观模型。从图像处理中的模糊效果,到深度学习中的卷积神经网络(CNN),卷积公式都扮演着底层支撑角色。本文将从卷积的核心定义出发,详细拆解卷积公式的数学表达与物理意义,讲解离散与连续卷积的区别,结合实例演示卷积的计算过程,并拓展其典型应用场景,帮助读者彻底打通“公式理解”到“实践应用”的链路。
QH_ShareHub1 年前
python·几何学·可视化·卷积公式
卷积公式的几何学理解用于描述连续型随机变量在不同取值上的概率密度,记作 f ( x ) f(x) f(x)。 如随机变量 X X X的分布为正态分布,则其概率密度函数为: f ( x ) = 1 σ 2 π e − ( x − μ ) 2 2 σ 2 f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} f(x)=σ2π 1e−2σ2(x−μ)2 记作: X ∼ N ( μ , σ 2 ) X \sim \mathcal{N}(\mu, \sigma
Fuliy961 年前
经验分享·笔记·卷积神经网络·概率论·概率论与数理统计·卷积公式
概率论中的卷积公式目录简介卷积公式的推导与应用实际例子卷积公式在多维情况下的推导和应用是什么?多维卷积的推导多维卷积的应用
我是有底线的