给定输入信号和卷积核,当步长为2时各个输出表达式h1,h2,h3,h4,如何求h1,h2,h3,h4
时间: 2023-09-19 08:01:34 浏览: 91
给定输入信号x和卷积核h,当步长为2时,可以通过以下方式计算输出h1,h2,h3,h4。
首先,假设输入信号x的长度为N,卷积核h的长度为M。当步长为2时,每个输出的间隔为2,即h1对应原始输入的位置0,h2对应原始输入的位置2,h3对应原始输入的位置4,h4对应原始输入的位置6。
对于h1,根据卷积操作的定义,h1 = x[0]*h[0] + x[1]*h[1] + ... + x[M-1]*h[M-1],即取输入信号和卷积核的最开始的M个元素进行乘积相加。
对于h2,h2 = x[2]*h[0] + x[3]*h[1] + ... + x[M+1]*h[M-1],即取输入信号从位置2开始的M个元素与卷积核进行乘积相加。
对于h3,h3 = x[4]*h[0] + x[5]*h[1] + ... + x[M+3]*h[M-1],即取输入信号从位置4开始的M个元素与卷积核进行乘积相加。
对于h4,h4 = x[6]*h[0] + x[7]*h[1] + ... + x[M+5]*h[M-1],即取输入信号从位置6开始的M个元素与卷积核进行乘积相加。
可以看出,输出h1,h2,h3,h4的计算方式与普通的卷积操作相同,只是每次取输入信号的间隔为2。
需要注意的是,计算输出时,需要确保输入信号x的长度至少大于等于M+5,以保证最后一个输出h4的计算是有效的。如果输入信号的长度不满足要求,可以在输入信号末尾补零或使用其他填充方式。
相关问题
一个大小为11的卷积核,步长设为多少合适
卷积核的步长是指卷积核每次滑动的距离,决定了卷积后输出的大小。对于给定的大小为11的卷积核,步长的选择需要根据具体的模型设计和任务需求来确定。一般来说,如果步长过大,可能会导致信息的丢失,而步长过小则会增加计算量和内存消耗。在实际使用中,步长的选择通常需要考虑以下几个因素:
1. 输入数据的大小:步长需要根据输入数据的大小来确定,以保证卷积后输出的数据大小合适。
2. 模型的层数和参数数量:如果模型的层数和参数数量较大,可以适当减小步长以减少计算量和内存消耗。
3. 任务的复杂度:如果任务的复杂度较高,可以适当增大步长以提高模型的训练效率和精度。
综合考虑以上因素,一般来说,对于大小为11的卷积核,步长可以选择在[1, 2, 3, 4]中的一个,以达到最好的效果。
给定一个拥有两个数字的vector,求其和,比如输入为{1,2},输出3
以下是一个 C++ 的代码实现:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int main() {
vector<int> nums = {1, 2};
int sum = 0;
for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
sum += nums[i];
}
cout << sum << endl;
return 0;
}
```
输出结果为:
```
3
```