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西南交通大学硕士学位论文密集模态分离及其参数识别方法研究姓名：黄应来申请学位级别：硕士专业：车辆工程指导教师：董大伟20070401西南交通大学硕士研究生学位论文振动模态参数识别的目的是为结构系统的振动特性分析、损伤诊断和预报以及结构动力特性的优化设计提供依据。
华中科技大学硕士学位论文基于联合时频分析的线性调频信号检测、分离和参数估计姓名：陈晓申请学位级别：硕士专业：电路与系统指导教师：严国萍20080602在现代电子战场中，常常会出现复杂的混叠雷达信号，高质量的分辨这些信号成为在当代电子战中把握先机、获取胜利的重要因素之一。
深度可分离卷积计算量与参数量本文记录的目的是方便自己学习和复习，有误之处请谅解，欢迎指出。从卷积神经网络登上历史舞台开始，经过不断的改进和优化，卷积早已不是当年的卷积，诞生了分组卷积（Groupconvolution）、空洞卷积（Dilatedconvolution或Àtrous）等各式各样的卷积。
今晚先分享第一辑内容「“分离参数法”」，等到第二辑时我们再来学习「“分离函数法”」。.主持人：现在，我们正式开始主题内容分享。.陈老师：下面请看浙江省2011年的一道高考函数题，第一问在此略去：.当年公布的答案，大家知道的，是对参数按...
本文作者从空间相关性和通道间相关性的角度解释DepthwiseConvolution，认为这是将学习空间相关性和学习通道间相关性的任务完全分离的实现方式。事实上，这一操作也可以从低秩角度理解，即将每个输入通道上可学习的卷积参数的秩限制为1。
【毕业论文】离合器设计论文.doc,摘要离合器是汽车传动系中的重要部件，主要功用是是切断和实现发动机对传动系的动力传递，保证汽车平稳起步，保证传动系统换挡时工作平顺以及限制传动系统所承受的最大转矩，防止传动系统过载。本文基于给定的汽车设计要求和设计参数，确定了以拉式膜片...
3.2深度可分离卷积减小参数量和计算量为什么深度可分离卷积可以减少参数呢？看图，普通卷积、分组卷积（N组）、深度可分离卷积的示意图。深度可分离卷积把普通卷积变成空间卷积与通道卷积分开计算，解耦操作的相关性，减少了参数量和计算量，参数量公式对比看表格。
若是深度可分离卷积，对于输入的每一个通道都分别使用一个3x3的卷积核，便是C个3x3的卷积核（这一步就是深度卷积，涉及的参数量是Cx3x3）。此时得到输出其实是和输入一样的，若要得到通道为N的输出，就再使用一次1x1卷积操作进行变通道到N通道（这一步就是点卷积的操作，涉及的参数量是Nx1x1
旋风除尘器优化设计及分离特性研究.中南大学硕士学位论文摘要摘要旋风除尘器作为一种重要的气固分离设备，因其结构简单、设备紧凑、制造容易、成本相对较低等优点，被广泛应用于矿山、化工、能源、环保、冶金、建材等众多工业领域。.然而往往因...
为此，论文提出channel-wise卷积的概念，将输入输出的维度连接进行稀疏化而非全连接，区别于分组卷积的严格分组，让卷积在channel维度上进行滑动，能够更好地保留channel间的信息交流。.基于channel-wise卷积的思想，论文进一步提出了channel-wise深度可分离卷积，并...
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深度可分离卷积计算量与参数量本文记录的目的是方便自己学习和复习，有误之处请谅解，欢迎指出。从卷积神经网络登上历史舞台开始，经过不断的改进和优化，卷积早已不是当年的卷积，诞生了分组卷积（Groupconvolution）、空洞卷积（Dilatedconvolution或Àtrous）等各式各样的卷积。
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本文作者从空间相关性和通道间相关性的角度解释DepthwiseConvolution，认为这是将学习空间相关性和学习通道间相关性的任务完全分离的实现方式。事实上，这一操作也可以从低秩角度理解，即将每个输入通道上可学习的卷积参数的秩限制为1。
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3.2深度可分离卷积减小参数量和计算量为什么深度可分离卷积可以减少参数呢？看图，普通卷积、分组卷积（N组）、深度可分离卷积的示意图。深度可分离卷积把普通卷积变成空间卷积与通道卷积分开计算，解耦操作的相关性，减少了参数量和计算量，参数量公式对比看表格。
若是深度可分离卷积，对于输入的每一个通道都分别使用一个3x3的卷积核，便是C个3x3的卷积核（这一步就是深度卷积，涉及的参数量是Cx3x3）。此时得到输出其实是和输入一样的，若要得到通道为N的输出，就再使用一次1x1卷积操作进行变通道到N通道（这一步就是点卷积的操作，涉及的参数量是Nx1x1
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为此，论文提出channel-wise卷积的概念，将输入输出的维度连接进行稀疏化而非全连接，区别于分组卷积的严格分组，让卷积在channel维度上进行滑动，能够更好地保留channel间的信息交流。.基于channel-wise卷积的思想，论文进一步提出了channel-wise深度可分离卷积，并...
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