11 Checkpoint: Сигналы, свёртка и CNN

Содержание и основные понятия

Прогресс доступен при включённом JavaScript. Просмотр не равен освоению.
Восемь проверок механизма
Порог: 7 из 8. Без таймера. Баллы начисляются за ответы, не за посещение. Это локальная самопроверка; решения будут показаны после отправки.
1. Приfs16cosine3Гц и13Гц дают…
Совпадающие samples приphase0
Всегда разные samples
Только нули
2. В sliding-window реализации convolution ядро…
Переворачивается
Обнуляется
Обязательно нормируется к сумме1
3. CNN-convolution обычно вычисляет…
Cross-correlation без переворота сохранённого ядра
DFT автоматически
Cosine similarity обязательно
4. Для linear convolution через DFT нужно…
Достаточно дополнить нулями
Всегда обрезать до длиныkernel
Игнорировать комплексную фазу
5. Длина full convolution дляN4,K2?
Ваш численный ответ
6. Первый valid correlation дляx=[1,2,3,4],h=[1,−1]?
Ваш численный ответ
7. Первый2Dвыход H05fixture0×0+1×1+3×2+4×3?
Ваш численный ответ
8. Параметров CNN: Cin3,Cout2,kernel3×3,сbias?
Ваш численный ответ
Результат появится после отправки всех ответов.
Исследовать и объяснить
Сравните convolution и correlation на несимметричном ядре, затем проверьте spectral product с zero-padding. В CNN отделите фиксированные kernels feature explorer от обучаемого1×2filter. Объясните, почему исчезновение training loss на одном strip не является оценкой generalization.
Сначала сформулируйте гипотезу, затем измените один параметр. Сопоставьте числа с формулой; назовите крайний случай и границу применимости. Свободный вывод не оценивается фиктивным автоматическим баллом.