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卷积和图卷积以及傅里叶变换等

linker   ·   发表于 2019-10-11   ·   AI

图卷积神经网络(GCN)详解:包括了数学基础(傅里叶,拉普拉斯)


链接=>/p/28478034

5 Reply   |  Until 2019-10-27 | 61 View

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发表于 2019-10-11

[CV] 通俗理解『卷积』——从傅里叶变换到滤波器

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发表于 2019-10-11

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发表于 2019-10-11

时域卷积=频域相乘

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发表于 2019-10-12

频域相乘的特性可以用于快速求一些特定函数的积分,因为『卷积』的本质是积分,而很多特定函数存在傅里叶变换和反变换,所以与其直接求解积分函数,不如把他们变换到频域,直接进行频谱函数『相乘』,然后再反变换回来,就得到积分结果了

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发表于 2019-10-27

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