妇科 偷拍 什么是卷积
妇科 偷拍 什么是卷积
公式：妇科 偷拍
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例如：
日本av最漂亮演员若是一个东说念主卓绝心爱吃东西，假定其24小时齐是在吃东西，那么吃东西这件事情就不错用详尽的口头绘制体现出来，横坐标代表了进食的时间，纵坐标代表了进食的若干。
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吃完东西老是要进行消化的，消化的速度和吃的什么以及吃了若干没干系系，只和时间干系，横坐标是时间，纵坐标是剩余食品的比例在某个时间还剩若干比例（并不是在胃里还有若干的食品）。
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若要问某个时间胃里还有若干食品，就要用到卷积公式。在公式中：
用f函数示意进食
用g函数示意消化
若是不探究消化，则只需要把某本领之前吃的总计食品齐相加，即对函数进行积分即可。
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但现实问题是，吃掉的东西照旧会被消化的，也等于说假定在中午12点吃了一碗米饭，当到下昼两点的时候，米饭还是被消化了一部分，若是思直到被消化了有若干，只看f函数是不够的，还要参考消化函数
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探究到米饭从12点参加胃里到14点一姜被消化了2个小时，这两个小时消化之后，米饭在胃里还剩的比率等于g（2）这个点代表的纵坐标，是以用这个比例乘以12点摄入的食品的若干就不错代表14点此时食品还有若干。（就比如两个小时米饭还有40%，那么就用一运转的总量f（12）乘40%等于剩下的有若干米饭）
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相通的道理，假定在其他本领也吃了许多不同的食品，那么在14点剩下若干，亦然用相通的要领进行计较
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若将胃里还有若干食品的计较要领进行持行，赢得一般情况下的公式。在t本领，胃里还剩下若干食品。
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提神：凡是是卷积，两个函数中的自变量相加之后就会消掉其中一个，剩下另外一个
x和t-x不错代表着f函数和g函数的连线，不错是f函数上的点对应着的g函数上的点，这两个点相乘，赢得的是t本领还剩下若干x本领吃下去的食品，将这些食品相加，也等于总计的f函数和g函数对应点的相乘再相加，赢得的等于胃里剩下的总计食品。
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追念一下：在此案例上领路一下狭义的卷积的物理有趣有趣等于，若是有一个系统的输入是不相识的（不相识输入函数f），输出是相识的（相识输出函数g），那么就不错用卷积来求这个系统的存量
若是将上图的g函数翻转一下，就不错发现，看起来莫得那么别扭了，因为回转，是以叫卷积。
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2.卷积图像操作卷积神经汇集的一个主要用途等于去识别图片里的推行，比如把图片里的猫给挑出来，之是以叫作念卷积神经汇集，等于因为在把图片交给神经汇集之前，先要对图像进行卷积操作。那么，什么是图像的卷积操作？
电脑中的图片，不错看作是一个一个的像素点
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也不错四肢是一个大的表格，表格里等于这个像素的具体信息，比如灰度值、RGB值等
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卷积操作其实等于用一个3*3的点阵和图像进行操作，这个3*3的点阵就被叫作念卷积核
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将卷积核扣在图像的点阵上，然后对应的两个数进行相乘，3*3的点阵，应该是有九个数进行相乘，终末还要把这9个达成相加保存到一说念，这就十分于赢得了一个新的像素值。
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接下来，只需要用卷积核把总计这个词图像齐扫一遍，之后赢得的等于卷积操作后的新图像了。
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然则发现卷积操作之后赢得的新图像老是少一圈，是以需要在料理之前在图像外面加一圈齐是0的像素，这么就能够赢得一个相通大小的图片了
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卷积和图像的卷积操作有什么磋商呢？
什么是函数f什么是函数g呢？
图像卷积操作时是将图片与卷积核先相乘再相加，是以图象和卷积核一个是f一个是g，图像上的像素点是在束缚变化的，卷积核是一个不变的点阵，是以图象是函数f，卷积核是函数g
在图像卷积时，一个图片对应的f函数应该是一个和横纵坐标干系的二元函数，其图像应该是一个平面波
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若是此时照旧用前文讲狭义的卷积界说去领路，那么将不成将卷积核和g函数衔接起来，是以应该重新领路卷积是什么？
假定是在t本领发生了飓风，而发生飓风的原因，是引因为在之前有许多蝴蝶扇动了翅膀，比如在x本领一只蝴蝶扇动了翅膀，而这件事情会对t本领发生的飓风产生影响，然则这个影响会跟着时间的变化而篡改，其影响的变化是由g函数来体现的。是以右侧方框里的卷积料理的是之前蝴蝶扇动翅膀，对当今发生的飓风产生了若干影响。总计不错重新领路卷积：在某一本领发生了一件事，而这件事情的产生会受到之前许多事情的影响，具体何如影响还要看之前事情发生的本领x和此事件发生的的本领t之间的时间。而规章这段时间事情影响力的变化的等于g函数
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图像的卷积操作，能够等于在看许多像素点对某一个像素点是怎样产生影响的。
卷积核的作用是什么？卷积核点阵里的数字不同，终末料理的图像后果亦然不同的，下图卷积核等于找到一个像素点，然后把其周围的像素点弥散加起来，然后求平均，这么料理完图像不错让图像变得更平滑，更腌臜，是以这个叫作念平滑卷积操作
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平滑卷积操作的后果也如图所示，什么是平滑操作？等于让周围的像素点和采用像素点收支不要太大。由此卷积核的作用便已主见：等于规章了周围的像素点是怎样对采用确起程点像素点产生影响的
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卷积核的数学运算 ，加入咱们思知说念左下角的像素点对中心像素点产生了什么样的影响，就不错类比成x本领发生的事情对t本领发生的事情产生的影响，就不错知说念g函数的参数变量是t-x，就不错猖狂的算出来左下角的像素点应该乘g（1，1）
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当计较出总计的周围像素点应该乘的数就不错发现，卷积核是刚好反着的，于是将卷积核旋转180°不错发现，刚好对应。
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也等于说，g函数并不等于卷积核，二者刚好收支旋转的180°，咱们前边看到的卷积核是不错胜利扣在图像上，胜利相乘再相加，还是省去了旋转的体式
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追念来说：卷积不错被看作昔日对当今的影响，也不错是周围像素点对中心采用像素点的影响，g函数等于规章了怎样影响的关节
3.卷积神经汇集卷积操作是卷积神经汇集第一层的关节，十分于视网膜看到图片后先进行猜测理，在交给大脑。是以问题造成了卷积神经汇集第一层在干什么？和卷积有什么关系？
卷积神经汇集一般是用来作念图像识别的，比如输入的图像中有x有o，通过卷积神经汇集，不错将其识别出来
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但要点不是识别规规整整的情况，而是一些歪七扭八的x和o
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关于东说念主类来说很好识别的图像，关于计较机来说，进行识别的时候会把像素点挨个进行相比，会发当今计较机看来这其实是两种东西
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但若是仔细不雅察发现，双方的图像尽管并不交流，然则若是只看局部的话，会发现局部是有交流所在的
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是以卷积神经汇集识别图像的第一步等于把图像的局部特征挑选出来，把局部特征交给神经汇集，由神经汇集去判断。计较机提真金不怕火局部特征等于通过对图像进行卷积操作来进行。
前边学到卷积核是用来料理周围像素和中心像素点的关系，那是怎样来提真金不怕火特征呢？因为卷积核并不是唯有一种平滑卷积核，比如底下两个卷积核，第一个是把图像的垂直限度提真金不怕火出来，忽略了水平限度，第二个是把水平限度提真金不怕火出来，忽略了垂直限度，此时不错发现，愚弄卷积核将图片里的特征提真金不怕火了出来
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卷积操作还有个功能：若是挑选的卷积核妥贴，那么就不错对图片进行过滤，把某些特征保存下来，过滤掉其他特征。这么的卷积核也叫作念过滤器，是以上图的两个卷积核辞别叫作念垂直限渡过滤器和水平限渡过滤器
图像和卷积核的相乘再相加，不错看作是周围像素点对现时像素点的影响，也不错看作现时像像素点对周围像素点的试探，卷积核等于试探的模板当不思探究某个位置，就不错把他开荒为0，当思探究某个位置，就不错把卷积核上对应的数值拉高，卷积操作等于对周围像素点的一个主动的试探和聘用，通过卷积核把周围有效的特征给保留住来
回到上图的识别x的问题，通过三个卷积核则不错过滤出来被框出来的三个特征
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将总计这个词图像辞别和三个卷积和进行匹配之后，就不错显著地看出与某个特征匹配的全部信息
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最终追念：
卷积的含义：
不相识输入，相识输出，求系统存量
在图像料理中，一个卷积核等于规章了周围像素点对现时像素点会产生何如样的影响
在卷积神经采聚合，一个过滤器的卷积核等于规章了，一个像素带点，会怎样试探周围像素点，并聘用周围像素点，怎样筛选图像的特征
以上条记出自b站up主：王木头学科学
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