Korelasi silang vs pemprosesan isyarat konvolusi

Dalam pemprosesan isyarat / imej, convolution ditakrifkan kerana ia ditakrifkan sebagai integral produk dari kedua -dua fungsi selepas satu dibalikkan dan beralih. Sebaliknya, korelasi silang dikenali sebagai produk titik gelongsor atau gelongsor produk dalaman dua fungsi. Penapis dalam korelasi silang tidak terbalik.

1. Apakah perbezaan antara korelasi dan konvolusi?
2. Mengapa menggunakan konvolusi dan bukannya korelasi?
3. Apakah korelasi dalam pemprosesan isyarat?
4. Adakah CNN menggunakan konvolusi atau korelasi silang?

Apakah perbezaan antara korelasi dan konvolusi?

Cross-Correlation and Convolution adalah kedua-dua operasi digunakan untuk imej. Cross-correlation bermaksud meluncur kernel (penapis) di seluruh gambar. Convolution bermaksud meluncur kernel terbalik merentasi gambar.

Mengapa menggunakan konvolusi dan bukannya korelasi?

Yang mana yang anda gunakan bergantung pada aplikasi. Sekiranya anda melakukan operasi penapisan linear, masa-invarian, anda akan mengadakan isyarat dengan tindak balas impuls sistem. Sekiranya anda "mengukur persamaan" antara dua isyarat, maka anda menghubungkannya.

Apakah korelasi dalam pemprosesan isyarat?

Dalam pemprosesan isyarat, korelasi silang adalah ukuran persamaan dua siri sebagai fungsi anjakan satu relatif kepada yang lain. Ini juga dikenali sebagai produk titik gelongsor atau gelongsor produk dalaman.

Adakah CNN menggunakan konvolusi atau korelasi silang?

Sebelum kita masuk ke dalam beberapa teori, adalah penting untuk diperhatikan bahawa dalam CNNS walaupun kita menyebutnya sebagai konvolusi, ia sebenarnya adalah korelasi silang. Ia adalah teknikal, tetapi dalam CNN kita tidak membalikkan penapis seperti yang diperlukan dalam convolutions biasa.