convolution

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    在张量流中卷积两个矩阵的最佳方法是什么？

    假设 A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] B = [[1,2,1],[2,1,1],[1,1,2]] 与kernel_size卷积后= 2 * 2和跨度= 1，输出应该是 [[18,18],[28,37]] 我们需要A的每个2×2部分 到之间施加卷积运算B的每个2 * 2部分。 如何使用tensorflow有效执行此操作？ tensorflow是否有任何方
    python tensorflow machine-learning deep-learning convolution 2017-12-27

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    应用于图像上的卷积 - TypeError：'Variable'对象不可调用

    我使用python3在我的jupyter的tensorflow教程中运行此代码，并且出现以下错误; #Importing import numpy as np from scipy import signal from scipy import misc import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image ### Load i
    tensorflow typeerror convolution 2017-10-09

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    多标签图像分割Unet

    我想训练tenserflow U-net，用于炉膛的多标签分割。我有3个标签，预测有3个概率图（每个标签有一个概率图）。我使用动量优化器进行了训练，这也是网络的默认优化器。在最初的迭代中，标签1和标签2的概率映射是不同的，但是在一些迭代（或时期）之后，标签1和标签2的概率图变得完全相同，并且在技术上我有一个二进制标签分割。我见过其他类似U-net架构的网络，并且他们已经对多标签数据集进行了培训。我
    image tensorflow conv-neural-network convolution image-segmentation 2017-10-10

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    Tensorflow相当于Keras功能：UpSampling2D

    我想用Keras层： from keras.layers.convolutional import UpSampling2D x = UpSampling2D((2, 2))(x) 我怎么能复制与本地tensorflow这种行为？ 我无法找到等价的函数/图层。
    image-processing tensorflow keras convolution deconvolution 2017-10-10

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    实现在CNN向后卷积多通道数据

    我一直在努力，因为我实现卷积神经网络来获得卷积运算更深入的了解。但是我在试图计算反向通过或反卷积时卡住了。 可以说输入是尺寸为3x7x7的三维RGB图像过滤器的尺寸为3x3x3。在将步长设置为2的卷积中，我们将得到尺寸为3x3的输出。 现在，这是我的问题。我已经读过，反卷积是输出与翻转内核的卷积。但是在翻转内核时，它仍然是尺寸为3x3x3，输出尺寸为3x3。输入是尺寸3x7x7。那么，解卷积是如何
    machine-learning neural-network deep-learning correlation convolution 2017-10-13

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    如何解决conv2d错误？

    我是python和tensorflow的初学者。 我在尺寸问题上有错误。 有没有人可以解决这个问题？ 我的代码如下，错误来自'aux = Convolution2D'line。 错误消息是“ValueError：由'conv2d_15 /卷积'（op：'Conv2D'）从10减去512所导致的负尺寸大小，输入形状为：[？，10,10,512]，[10,512,512,1] 。 这是tensorfl
    python tensorflow convolution 2017-10-16

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    在CONV2输出矩阵（输入滤波器）索引问题

    我正在寻找一种方式来声明我的内核/过滤器的中心，使我的二维卷积的输出是按照下图 来源： http://machinelearninguru.com/computer_vision/basics/convolution/image_convolution_1.html 我已经调查CONV2（输入，滤波器）但发现这种内置函数假定为一个M×N个滤光器，其中心总是位于（M，N）的位置在过滤器基质。我在ht
    matlab 2d convolution 2017-10-16

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    在MATLAB中对hrf时间序列进行建模

    我试图对fMRI数据建模，以便检查实验设计的功效。我一直在跟随几个教程，并有一个问题。 我首先需要通过将刺激输入时间序列与典型血液动力学响应函数（HRF）进行卷积来建模BOLD响应。我查了第一个教程说，一个可以作出HRF是任何幅度，只要在HRF的“形状”是正确的，使他们创造了以下HRF在MATLAB： hrf = [ 0 0 1 5 8 9.2 9 7 4 2 0 -1 -1 -0.8 -0.7
    matlab convolution neuroscience 2017-10-18

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    TensorFlow，类型错误：random_normal（）得到了意想不到的关键字参数 'partition_info'

    当运行该代码段（第一卷积层在TensorFlow模型）： conv2d_layer_one = tf.contrib.layers.convolution2d( float_image_batch, num_outputs = 32, kernel_size = (5, 5), activation_fn=tf.nn.relu, weights_in
    python-2.7 machine-learning tensorflow convolution 2017-10-18

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    为每个图像执行新矢量卷积的最佳方法？

    我试图找出执行一种卷积的最佳方式。我有一个3D矩阵I = [N×M×P]和一个2D矩阵S = [1×1×K×P]。对于我3D矩阵的每个第p帧（第三维），我想返回I（:,：，p-K/2：p + K/2）和S（1,1，：，p）之间的有效卷积。你有没有办法做到这一点？ 事实上，在计算操作的非常接近一个标准卷积数量来看，所不同的是，我需要改变每一帧的第二矩阵... 这是我的方法目前使用方法： % I =
    matlab image-processing optimization convolution 2017-10-20
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