卷积操作java代码 java 卷积

java 程序中出现missing return statement 在书中找到的程序，做毕设用，不懂java，卷积运算....

显示卷积操作java代码的错误的意思是：你有一个没有通过编译的错误卷积操作java代码，这个错误是一个没有返回值的错误。

class MathTool 的public static double[] cumus(double[] m,double[] n)这个方法需要你返回一个double类型的数组卷积操作java代码，而你却没有返回。

修改意见：看这个方法应该是想把result返回回来，所以应该在这个方法的最后返回result。故

把return result; 下移一行

}

return result;

}

}

}

return result;

相关问答

Q1: 卷积神经网络之GAN(附完整代码)

不管何种模型卷积操作java代码，其损失函数（Loss Function）选择，将影响到训练结果质量，是机器学习模型设计卷积操作java代码的重要部分。对于判别模型，损失函数是容易定义卷积操作java代码的，因为输出的目标相对简单。但对于生成模型，损失函数却是不容易定义的。

GAN算法原理卷积操作java代码：

1）G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。

3）在最理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。

4）这样目的就达成了：得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。

在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而判别网络D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。

2.再以理论抽象进行说明：

GAN是一种通过对抗过程估计生成模型的新框架。框架中同时训练两个模型：捕获数据分布的生成模型G，和估计样本来自训练数据的概率的判别模型D。G的训练程序是将D错误的概率最大化。可以证明在任意函数G和D的空间中，存在唯一的解决方案，使得G重现训练数据分布，而D=0.5（D判断不出真假，50%概率，跟抛硬币决定一样）。在G和D由多层感知器定义的情况下，整个系统可以用反向传播进行训练。在训练或生成样本期间，不需要任何马尔科夫链或展开的近似推理网络。实验通过对生成的样品的定性和定量评估，证明了GAN框架的潜在优势。

Goodfellow从理论上证明了该算法的收敛性。在模型收敛时，生成数据和真实数据具有相同分布，从而保证了模型效果。

GAN公式形式如下：

1）公式中x表示真实图片，z表示输入G网络的噪声，G(z)表示G网络生成的图片；

2）D(x)表示D网络判断图片是否真实的概率，因为x就是真实的，所以对于D来说，这个值越接近1越好。

3）G的目的：D(G(z))是D网络判断G生成的图片的是否真实的概率。G应该希望自己生成的图片“越接近真实越好”。也就是说，G希望D(G(z))尽可能得大，这时V(D, G)会变小。因此公式的最前面记号是min_G。

4）D的目的：D的能力越强，D(x)应该越大，D(G(x))应该越小。这时V(D,G)会变大。因此式子对于D来说是求最大max_D。

GAN训练过程：

GAN通过随机梯度下降法来训练D和G。

1)首先训练D，D希望V(G, D)越大越好，所以是加上梯度(ascending)

2)然后训练G时，G希望V(G, D)越小越好，所以是减去梯度(descending)；

GAN训练具体过程如下：

GAN算法优点：

1）使用了latent code，用以表达latent dimension、控制数据隐含关系等；

2）数据会逐渐统一；

3）不需要马尔可夫链；

4）被认为可以生成最好的样本（不过没法鉴定“好”与“不好”）；

5）只有反向传播被用来获得梯度，学习期间不需要推理；

6）各种各样的功能可以被纳入到模型中；

7）可以表示非常尖锐，甚至退化的分布。

GAN算法缺点：

1）Pg(x)没有显式表示；

2）D在训练过程中必须与G同步良好；

3）G不能被训练太多；

4）波兹曼机必须在学习步骤之间保持最新。

GAN的应用范围较广，扩展性也强，可应用于图像生成、数据增强和图像处理等领域。

1）图像生成：

目前GAN最常使用的地方就是图像生成，如超分辨率任务，语义分割等。

2）数据增强：

用GAN生成的图像来做数据增强。主要解决的问题是a)对于小数据集，数据量不足，可以生成一些数据；b)用原始数据训练一个GAN，GAN生成的数据label不同类别。

GAN生成式对抗网络是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具有前景的方法之一，值得深入研究。GAN生成式对抗网络的模型至少包括两个模块：G模型-生成模型和D模型-判别模型。两者互相博弈学习产生相当好的输出结果。GAN算法应用范围较广，扩展性也强，可应用于图像生成、数据增强和图像处理等领域。

Q2: 两个序列做类似于卷积的运算,不同的是把乘后求和改为求与并输出所有序列

原理方法

1

基本数学原理

我们假设有两个长度有限的任意序列A(n)和B(n)，其中A(n)和B(n)的具体数学表达式可以看下图一。那么这两个有限长序列的卷积就应该为C(n)=A(n)*B(n)，其具体表达式请参看一下图二。

2

相关函数指令

Matlab中的conv和deconv指令不仅可以用于多项式的乘除运算，还可以用于两个有限长序列的卷积和解积运算。

Matlab提供的函数conv，语法格式：w=conv(u，v)，其中u和v分别是有限长度序列向量，w是u和v的卷积结果序列向量。如果向量u和v的长度分别为N和M，则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数，则w就是这两个多项式乘积的系数。下面我们看一下deconv指令。功能：求向量反褶积和进行多项式除法运算。语法格式：[q,r]=deconv(v,u) ，参数q和r分别返回多项式v除以多项式u的商多项式和余多项式。具体实例请看下一步。

3

conv和deconv指令实例

具体实例请看下图，这里我们求多项式(x2+2x+1)与多项式(2x2+x+3)的积，再求积与(x2+2x+1)的商。需要注意的是向量c代表多项式(2x4+5x3+7x2+7x+3)。

END

两个有限长序列的卷积实例

具体序列的数学形式

在这一步我们将具体的有限长时间序列按数学方式显示，具体请看下图。

解法一：循环求合法求卷积

在本例中我们将按照原理方法第一步中图二的方式进行卷积计算，即循环求合法求卷积。具体的代码及结果请看下图。图一是是生成有限长度时间序列，图二是根据原理方法第一步中图二的方式即循环求合法求卷积的具体代码，图三是是图二的计算结果。

解法二：0起点序列法

下面就说一下第二种方法，即“0起点序列法”，所采用的指令就是我们在原理方法中介绍的conv函数指令。具体代码看下图。

解法三：非平凡区间序列法

下面就说一下第二种方法，即“0起点序列法”，所采用的指令就是我们在原理方法中介绍的conv函数指令。具体代码看下图。图一为计算代码，图二为计算结果。

绘图比较

这一步我们将解法二和解法三的计算结果绘制在一张图片中进行比较，其中第一幅是“0起点法”的计算结果图，第二幅是“非平凡区间法”的计算结果图。其中画图代码为：

subplot(2,1,1),stem(kc,c),text(20,6,'0 起点法') %画解法二的结果

CC=[zeros(1,KC(1)),C]; %补零是为了两子图一致

subplot(2,1,2),stem(kc,CC),text(18,6,'非平凡区间法') %画解法三的结果

xlabel('n')

小结

有以上可以得出如下结论：

1、“解法三”最简洁、通用；

2、“解法二”使用于序列起点时刻N1或（和）M1小于0的情况，比较困难；

3、“解法一”最繁琐，效率低下。

Q3: 什么是快速卷积操作

卷积操作卷积操作java代码，是各种图像处理卷积操作java代码的基础卷积操作java代码，原理不难，在这里不做赘述，网络上已经有卷积操作java代码了很多很好卷积操作java代码的例子，在这里直接上代码。

注意代码中两种的方法的使用及注意事项。

OpenCV卷积函数：

void cvFilter2D( const CvArr* src,

CvArr* dst,

const CvMat* kernel,

CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1)

);

#include cv.h

#include highgui.h

using namespace std;

int main()

{

IplImage* src1=cvLoadImage("D:\\Korea Documents\\Pictures\\Wallpaper\\Attitude.jpg");

IplImage* src=cvCreateImage(cvSize(700,400),src1-depth,src1-nChannels);

cvResize(src1,src);

IplImage* dst=cvCloneImage(src);

/*Kernal的两种建立方式*/

//1.cvmSet不支持分数！！！

CvMat *k1;

k1=cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);

/*cvmSet(k1,0,0,1/16);

cvmSet(k1,0,1,2/16);

cvmSet(k1,0,2,1/16);

cvmSet(k1,1,0,2/16);

cvmSet(k1,1,1,4/16);

cvmSet(k1,1,2,2/16);

cvmSet(k1,2,0,1/16);

cvmSet(k1,2,1,2/16);

cvmSet(k1,2,2,1/16);*/

cvmSet(k1,0,0,0.0625);

cvmSet(k1,0,1,0.125);

cvmSet(k1,0,2,0.0625);

cvmSet(k1,1,0,0.125);

cvmSet(k1,1,1,0.25);

cvmSet(k1,1,2,0.125);

cvmSet(k1,2,0,0.0625);

cvmSet(k1,2,1,0.125);

cvmSet(k1,2,2,0.0625);

//这种方法很方便！！

/*float k1[9]={1,2,1,

2,4,2,

1,2,1};

for(int i=0;i9;i++)

{

k1[i]=(float)k1[i]/16;

}

CvMat k2=cvMat(3,3,CV_32F,k1);*/

cvFilter2D(src,dst,k1);//卷积操作

cvNamedWindow("src");

cvNamedWindow("dst");

cvShowImage("src",src);

cvShowImage("dst",dst);

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(src);

cvReleaseImage(dst);

cvDestroyAllWindows();

return 0;

}

卷积操作java代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java 卷积、卷积操作java代码的信息别忘了在本站进行查找喔。