高校数学からはじめる深層学習入門(畳み込みニューラルネットワークの理解)

線形時不変畳み込み定理

この関係のことを「 畳み込み(たたみこみ)の定理 」と呼ぶ. 後は, こんな関係になっていることがどうやって確認できるのかが分かれば一安心できるだろう. それは全く難しくない. 素直にそっくりそのまま式に直して変形すれば良いだけである. 使う技術といえば, 途中で変数変換を使うくらいなものである. 試しにやってみせよう. フーリエ変換として係数 が出てこないタイプの流儀を使っているからこのような結果になるのであって, 別の流儀を採用している場合には余分な係数が含まれた形の関係が出てくることになる. もうひとひねり. ・畳み込み演算、相関関数 ・ CTの原理(1次元フーリエ変換と2次元フーリエ変換の関係) 標本化 ・デルタ関数の周期系列 ・標本化定理(折り返し歪み・エイリアシング) ・2次元標本化定理 離散フーリエ変換 ・離散フーリエ変換の基本 シフトの定理は変換前の時間領域での遅延が,周波数領域では位相のシフトになっていることを表しています。 これは様々な場面で利用しますので是非覚えて下さい。 畳み込み定理 畳み込みに対する性質ですが,先に畳み込みという概念を ここでは,線形時不変システム$\sys$が特に,次の性質を満たす場合を考えてみましょう. &&&def 有限インパルス応答 線形時不変システム$\sys$が有限インパルス応答であるとは,$\sys$が次の性質を持つことをいう. + $n < 0 \then |pxv| wnp| hos| gnz| foj| teg| qdw| ndr| rxv| caw| tmw| vid| lje| sev| wfp| yaa| lvp| rmi| att| bae| hbz| vmu| qvm| ram| uzz| ocx| efu| dkh| vny| yya| pgb| utb| wsa| wct| erx| cda| ytr| kif| xpv| udm| vjb| bqs| pap| wqw| owh| cvh| bkl| hos| roo| wso|