Preguntas etiquetadas con convolution

La convolución es una operación con valores de función en dos funciones y : . A menudo se utiliza para obtener la densidad de una suma de variables aleatorias independientes. Esta etiqueta también debe usarse para la operación inversa de deconvolución. NO use esta etiqueta para redes neuronales convolucionales. $f$ $g$ $\int _{-\infty }^{\infty }f(\tau )g(t-\tau )d\tau$

¿Distribuciones estables que se pueden multiplicar?

Las distribuciones estables son invariables bajo convoluciones. ¿Qué subfamilias de las distribuciones estables también están cerradas bajo multiplicación? En el sentido de que si y , entonces la función de densidad de probabilidad del producto, (hasta una constante de normalización) también pertenece a ?f ∈ F g ∈ F f …

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¿Cómo clasificar un conjunto de datos desequilibrado por redes neuronales convolucionales (CNN)?

Tengo un conjunto de datos desequilibrado en una tarea de clasificación binaria, donde la cantidad de positivos versus la cantidad de negativos es 0.3% vs 99.7%. La brecha entre lo positivo y lo negativo es enorme. Cuando entreno un CNN con la estructura utilizada en el problema MNIST, el resultado …

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Distribución de suma de exponenciales

Deje que y sean variables aleatorias exponenciales independientes y distribuidas idénticamente con rate . Deje .X1X1X_1X2X2X_2λλ\lambdaS2=X1+X2S2=X1+X2S_2 = X_1 + X_2 P: Muestre que tiene PDF .S2S2S_2FS2( x ) =λ2Xmi- λ x,x ≥ 0fS2(x)=λ2xe−λx,x≥0f_{S_2}(x) = \lambda^2 x \text{e}^{-\lambda x},\, x\ge 0 Tenga en cuenta que si los eventos ocurrieron de acuerdo …

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Convolución eficiente (en R)

Quiero calcular / evaluar la convolución g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, donde es una densidad y es una función suave con soporte compacto . La convolución no está disponible en forma cerrada y necesito integrarla numéricamente. Mi pregunta es: ¿hay una manera eficiente de hacer esto? Quiero implementarlo en R, por …

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