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信号分析第六章Z变换的基本性质.11页页线性性质移序性质序列乘K性质（序列线性加权）Z域尺度变换性质（序列指数加权）初值定理终值定理时域卷积定理z域卷积定理（自学）反映离散信号在时域特性和z域特性之间的关系以上性质无特别说明既适用于...
0x00背景0x00背景在当前深度学习的领域，有一个非常不好的风气：一切以经验论，好用就行，不问为什么，很少深究问题背后的深层次原因。从长远来看，这样做就埋下了隐患。举个例子，在1980年左右的时候，美国五角大楼启动了一个项目：用神经网络模型来识别坦克(当时还没有深度学习的概…
其他请用公式表示。分析：注意卷积和公式中求和式中是哑变量m（看作参量），结果围的不同的不同时间段上求和范一定要注意某些题中在分析：如果是因果序列，通过直接计算卷积和的办法，试确定单位抽样响应为的线性移不变系统的阶跃响应。
论文中给了通用公式，然后分别介绍f函数和g函数的实例化表示：g函数：可以看做一个线性转化（LinearEmbedding）公式如下：g函数：可以看做一个线性转化（LinearEmbedding）公式如下：是需要学习的权重矩阵，可以通过空间上的1×1卷积实现（实现
已知卷积层δl，推导该层W,b梯度现在已经可以递推出每一层的梯度误差δl了，对于全连接层，可以按DNN的反向传播算法求该层W,b的梯度，而池化层并没有W,b,也不用求W,b的梯度。只有卷积层的W,b需要求出。注意到卷积层z和W,b的关系为：
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徒手实现CNN：综述论文详解卷积网络的数学本质.近日南洋理工大学研究者发布了一篇描述卷积网络数学原理的论文，该论文从数学的角度阐述整个卷积网络的运算与传播过程。.该论文对理解卷积网络的数学本质非常有帮助，有助于读者「徒手」（…
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0x00背景0x00背景在当前深度学习的领域，有一个非常不好的风气：一切以经验论，好用就行，不问为什么，很少深究问题背后的深层次原因。从长远来看，这样做就埋下了隐患。举个例子，在1980年左右的时候，美国五角大楼启动了一个项目：用神经网络模型来识别坦克(当时还没有深度学习的概…
其他请用公式表示。分析：注意卷积和公式中求和式中是哑变量m（看作参量），结果围的不同的不同时间段上求和范一定要注意某些题中在分析：如果是因果序列，通过直接计算卷积和的办法，试确定单位抽样响应为的线性移不变系统的阶跃响应。
论文中给了通用公式，然后分别介绍f函数和g函数的实例化表示：g函数：可以看做一个线性转化（LinearEmbedding）公式如下：g函数：可以看做一个线性转化（LinearEmbedding）公式如下：是需要学习的权重矩阵，可以通过空间上的1×1卷积实现（实现
已知卷积层δl，推导该层W,b梯度现在已经可以递推出每一层的梯度误差δl了，对于全连接层，可以按DNN的反向传播算法求该层W,b的梯度，而池化层并没有W,b,也不用求W,b的梯度。只有卷积层的W,b需要求出。注意到卷积层z和W,b的关系为：
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