译码 卷积码 卷积 误码率

beginning今天给小伙伴们介绍一个高级的分类方法——卷积神经网络CNN，并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础，CNN可太重要了呐，在图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等领域随处可见它的身影。废话不多说啦，如果你也对CNN感兴趣的话，赶紧跟我一起愉快的看下去叭🍭🍭� ......

论文：https://arxiv.org/pdf/1608.08710.pdf 摘要 CNN 在各种应用中的成功伴随着计算和参数存储成本的显著增加。最近减少这些开销的努力包括在不损害原始精度的情况下修剪和压缩各个层的权重。然而，基于大小的权值修剪减少了完全连接层的大量参数，并且由于修剪后的网络中的不 ......

P3321 [SDOI2015] 序列统计 问有多少个值域为 \([0,m-1]\) 的序列 \(A\) 满足 \(\prod_{i=1}^{n}A_i\equiv x(\operatorname{mod}m)\). 答案对 \(1004535809\) 取模。 \(1\le n\le 10^9\) ......

写在前面： 可分离卷积提出的原因 卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 码率兼容打孔LDPC码BP译码算法是一种改进的LDPC译码算法，能够在不同码率下实现更好的译码性能。该算法通过在LDPC码中引入打孔操作，使得码率可以灵活地调整，同时利用BP（Belief Propagation）译码 ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 在无线通信系统中，调制信号的识别是一项重要的任务。通过识别接收到的信号的调制方式，可以对信号进行解调和解码，从而实现正确的数据传输和通信。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，C ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成： - 卷积编码器：由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块：由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图（每个卷积块由一个 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......

6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成。 Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。 （1 ......

cnblogs 你终于不 503 了。充 VIP 能保证不间歇性爆炸吗！ 它们两个的全名叫 快速沃尔什变换(FWT) 和 快速莫比乌斯变换(FMT)，用来在 $O(n\log n)$ 时间复杂度内求位运算卷积。 因为 FMT 能解决的问题是 FWT 的子集，所以这里不讲 FMT，把它拎出来是想说它们 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from torch.nn import functional as F batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_ ......

EasyDSS互联网视频云平台可提供一站式的视频转码、点播、直播、推拉流、时移回放等服务，也能支持4K视频的直播、点播等功能。EasyDSS可用于视频点播，并支持OBS、推流相机、EasyRTMP等设备的推流直播，可应用在AR、VR、无人机推流、虚拟直播、教育培训、远程会议等场景中。 我们在测试产品 ......

论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络，利用Transformers捕获远程依赖关系，利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt，它在准确性和效率方面有更好的权衡。 CMT:体系结构 CMT块由一个局部感知单元(LPU)、一个轻量级多头自注意模块(LMHSA)和一个反向残差前馈网络(IRFFN ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 编码和解码是数字通信系统中的关键技术，用于提高数据传输的可靠性。RS码（Reed-Solomon码）、BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem码）、Turbo码、LDPC码（Low-Density ......

本篇使用的[符号说明](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17585260.html)，书接上回[《含卷积矩阵优化问题的闭式解》](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17664923.html)，那么为什么会有这篇呢。 主要是求导部分不 ......

## 定义 对于两个数论函数 $f, g$，存在运算 $* $，满足 $f * g = h$。其中 $* $ 读作“卷”。 计算式为： $$h(x) = \sum _ {k \times \lambda = x} f(k) \times g(\lambda).$$ ## 一些有意思的性质 然后我们再 ......

# 定义 单位函数$\epsilon(n)=[n=1]$ 幂函数$Id_k(n)=n^k$特别的$Id(n)=n$ 除数函数$\sigma_k(n)=\sum_{i\mid n}i^k$ 欧拉函数$\phi(n)=\sum_{i=1}^n[\gcd(i,n)=1]$ 莫比乌斯函数$\mu(n)=\b ......

本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。卷积网络因其局部性和权值共享的归纳偏差而在计算机视觉领域获得了广泛的成功和应用。卷积网络可以用来捕获形状的堆叠分类特征(B, num_cat, embedding_size)和形状的堆叠特征(B, num_features, embedding_size) ......

本篇使用的[符号说明](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17585260.html)，考虑优化问题 $$\min\limits_{K} \frac12\|A*K-B\|_F^2+\gamma\|K\|_F^2,\tag{1}$$ 其中$A,B\in M_{m,n}$ ......

## 膨胀卷积（空洞卷积）等效大小： $$ K_{等效大小}=(d-1)(K_{size}-1)+K_{size} $$ 其中$K_{size}$代表空洞卷积的kernel size，d代表dilation rate(普通卷积为1)，$K_{等效大小}$代表空洞卷积转换成同样感受野的普通卷积的ker ......

基础 高斯核 权重归一化是只核中每一个元素的值都除以这个核中所有元素值的总和，我们将进行权重归一化的模板称为平滑模板。 也就是说对核中心的值归一化的时候，如果增大模板则分子不变分母变大，因此核中心的值归一化后变小，这会导致图像中中心像素的权值变小，因此中心像素越容易受到周围像素的影响，核的平滑效果越 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 毫米波通信作为第五代移动通信（5G）和未来通信系统的重要技术，能够提供更高的数据传输速率和更大的系统容量。然而，毫米波通信在传输过程中容易受到路径损耗和大气衰减的影响，因此需要采用有效的波束形成算法来提高信号质量。混合 ......

### 卷积神经网络整体架构  ### 卷积层涉及参数 ![](https://img2023.cnblogs.c ......

> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指 ......

## 数论函数 数论函数指定义域为正整数，值域是一个数集且满足 $f(1) \neq 0$ 的函数。我们可以将数论函数看作一个数列。 设有 $f(n),g(n)$ 两个数论函数，有几种常见运算： - 加法：$(f+ g)(n)=f(n)+g(n)$ - 数乘：$(af)(n)=a \cdot f(n ......

# 卷积层 ## 卷积操作 [torch.nn](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html)是对[torch.function](https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html)的封装 pytorch官网详细 ......

如果一张28*28*1的图像作为输入，那么传统的神经网络输入的是向量，而卷积神经网络输入的是三维矩阵 卷积层作用是特征提取，池化层的作用是压缩特征，注意卷积层的卷积策略是不对图像的最外层的像素进行处理 颜色通道的处理策略 3个颜色通道，每个颜色通道分别做计算，再把每个通道卷积结果相加 卷积的策略 上 ......

没有写一些概念（？（（（ 我是梅比乌斯厨=莫比乌斯厨=牲畜（暴论。 ### 前置芝士 #### 积性分解 对于积性函数 $f$，给出 $n=\prod_{i=1}^m p_i^{c_i}$。有 $f(n)=\prod_{i=1}^m f(p_i^{c_i})$。意思是跟 质因子 & 幂次 相关度较高 ......

# 狄利克雷卷积 用于计算求和问题（如莫比乌斯反演） ## 定义 设$f$和$g$为算数函数，其卷积为$f*g$, 则 $$(f*g)(n)=\sum_{d|n}f(d)g(\frac nd)$$ 卷积是对正因数求和。 举个例子：定义恒等函数$I(n)=n$,常数函数$1(n)=1$. 则 $$(I ......