Многомерные преобразования Фурье в сверточных нейронных сетях В наши дни широко распространены сверточные нейронные сети (CNN). Независимо от их успеха, свертки неэффективны. Скользящее окно требует большого количества вычислений и ограничивает размер ядра. В то же время небольшое ядро, обычно от [3,3] до [7,7], ограничивает поле восприятия, и требуется много слоев для захвата глобального контекста входного тензора (например, 2D-изображений). Чем больше изображение, тем хуже..

В этой статье мы обобщим самые основные и простые методы обработки изображений, такие как извлечение RGB, маркировка объектов, и покажем, что происходит после применения к изображению различных типов фильтров. Окружение для приведенных ниже примеров выполнено в Octave с интерпретатором Octave для Linux. Извлечение RGB и HSV Извлечение изображения можно выполнить двумя способами: непосредственно из цветовой модели RGB или путем преобразования в модель HSV. Чтобы извлечь только..

TLDR: «Раскрытие секретов инвентаризации: анализ Фурье против машинного обучения!» Погрузитесь в основанную на данных битву математики и искусственного интеллекта, когда мы прогнозируем уровни запасов. Приготовьтесь к частотам Фурье и волшебству машинного обучения. 📈✨ #InventoryProphet” Управление запасами является важной задачей для предприятий любого размера. Это предполагает обеспечение наличия необходимого количества товарно-материальных запасов для удовлетворения спроса клиентов..

Часть-1 Преобразование Фурье, бесценный инструмент обработки сигналов, представляет собой математический метод, которому более 200 лет. Он по-прежнему продолжает оставаться активной областью исследований. В этой истории я постараюсь изложить некоторые простые, но глубокие аспекты. Если вы эксперт, не стесняйтесь добавлять ценность истории в разделе комментариев, а если вы новичок в этой теме, наслаждайтесь! Мы живем во временной области и анализируем сигнал как амплитуду, которая..

Вступление Сегодня мы рассмотрим интересный пример - прогноз спроса на такси в Нью-Йорке. Проще говоря, водитель ожидает пассажиров в любом уголке города, и мы можем предсказать количество пикапов в этих регионах на следующие 10 минут. Так водитель будет знать, сколько пикапов он может ожидать за 10 минут. В этом случае я уменьшил MAPE (средняя абсолютная ошибка в процентах) до 0,02 . Я использовал тройное экспоненциальное сглаживание , что очень эффективно при работе с..