卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何對(duì)一維信號(hào)進(jìn)行特征提取？

你好，對(duì)接收信號(hào)的特征抽取在數(shù)學(xué)英語(yǔ)上看其實(shí)就是做一個(gè)濾波的算術(shù)運(yùn)算，實(shí)際上都是通過(guò)卷積來(lái)根本無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。下邊是一個(gè)simulink的實(shí)現(xiàn)：funcrher_conv(a,b)mlength(a)nsizettd(b)rzeros(1,mn-2)fork1:m

如何用MATLAB的fft、ifft函數(shù)求有限長(zhǎng)序列的線(xiàn)性卷積和圓周卷積？

2*Bawgn(fft(A)×快速傅立葉變換(B));另外dft(A)與快速傅里葉變換(B)的長(zhǎng)度等于要整成一樣，也就是dft(A,lnbytes1),fft(B,ength2),cols1lenth2

MATLAB如何對(duì)矩陣進(jìn)行運(yùn)算？

加和減：加減乘除的命令很簡(jiǎn)單，直接用加或者減號(hào)就可以了。如：feeac-b除法：一般加減乘除：ca*b,特別要求a的列數(shù)＝b的幾列。

如果a,b是一般的向量，如a[1,2,3]b[3,4,5]點(diǎn)積：暗影箭(a,b),叉積：corss（a,b)卷積層：conv(a,b)除法運(yùn)算：一般在解微分方程時(shí)會(huì)要用。fl

b如果bxy，則xa是矩陣方程。pz/

a如果xab,則xb/a是矩陣行列式不等式的解集。

轉(zhuǎn)置：轉(zhuǎn)置時(shí)，矩陣的第一行變作第一列，第二行變作第二列，。。。

ln.34求逆：要求矩陣為步兵方陣。

這在矩陣除法運(yùn)算中很具體用法。lqum(a)

簡(jiǎn)述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整的通用規(guī)則？

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值是通過(guò)對(duì)上網(wǎng)的特訓(xùn)我得到的。如果可以使用matlab軟件的話(huà)不要自己設(shè)定好，newff之后會(huì)自動(dòng)變量定義。也這個(gè)可以手動(dòng)：{};{}。一般來(lái)說(shuō)再輸入太玄化，那么w和b取0比1的隨機(jī)值就行。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值可以確定的目地讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在體力訓(xùn)練求過(guò)程中去學(xué)習(xí)到有用的信息，這意味著參數(shù)值歸一化沒(méi)有必要為0。

參數(shù)設(shè)置重新初始化要滿(mǎn)足的條件兩個(gè)重要條件：

1、各個(gè)激活碼層不會(huì)會(huì)出現(xiàn)飽和其他現(xiàn)象，比如對(duì)于relu激活函數(shù)，初始化設(shè)置值肯定不能太多或太小，造成正陷入其飽和區(qū)。

2、各個(gè)激活后值不為0，如果激活后層控制輸出為零，也就是下一層卷積核的鍵入為零，所以這個(gè)全連接層對(duì)權(quán)值求偏導(dǎo)為零，從而導(dǎo)致梯度性為0。