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El salto cero para la correlación cruzada se usa para no mezclar los resultados de la convolución (debido a la convolución circular). El resultado completo de una convolución lineal es más largo que cualquiera de los dos vectores de entrada.
- ¿Qué es la convolución lineal del relleno cero??
- El relleno cero es obligatorio para la convolución lineal y circular?
- ¿El relleno cero afecta a CNN??
- ¿Qué hace el acolchado cero al resolver la convolución lineal utilizando la convolución circular??
¿Qué es la convolución lineal del relleno cero??
El relleno cero es una técnica típicamente empleada para hacer que el tamaño de la secuencia de entrada sea igual a una potencia de dos. En el relleno cero, agrega ceros al final de la secuencia de entrada para que el número total de muestras sea igual a la siguiente potencia más alta de dos.
El relleno cero es obligatorio para la convolución lineal y circular?
La convolución lineal de un vector N-punto, x, y un vector de punto L, y tiene longitud n + l-1. Para que la convolución circular de x e y sea equivalente, debe rellenar los vectores con ceros a longitud al menos n + l - 1 antes de tomar el DFT.
¿El relleno cero afecta a CNN??
El relleno es un término relevante para las redes neuronales convolucionales, ya que se refiere a la cantidad de píxeles agregados a una imagen cuando está siendo procesado por el núcleo de un CNN. Por ejemplo, si el relleno en un CNN se establece en cero, entonces cada valor de píxel que se agrega será de valor cero.
¿Qué hace el acolchado cero al resolver la convolución lineal utilizando la convolución circular??
¿Qué hace el acolchado cero al resolver la convulación lineal utilizando la convulación circular?? El salto cero evita el alias del dominio del tiempo y hace que la convolución circular se comporte como una convolución lineal.
