【发布时间】:2015-10-08 19:02:17
【问题描述】:
Input = rand(32,32,3);
Theta = rand(10,16);
Output = zeros(30,30,3,16); % preallocate
for i = 1:30
for j = 1:30
Output(i,j,:,:) = permute(cat(2,ones(1,1,3),reshape(Input(i:i+2,j:j+2,1:3),1,9,3)), [2 3 1]).'*Theta;
end
end
哇!我知道这里发生了很多事情,但也许有一种方法可以加快速度。此代码将 32 x 32 CMY 图像输入的通道分解为 3 x 3 重叠矩阵,将它们重新整形为向量,加 1 并乘以矩阵 Theta,以获得(卷积神经网络的)特征图作为输出。
【问题讨论】:
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你能写成矩阵形式吗?
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@Drazick 你是什么意思?
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@ĬnfernalSeraphím 您可能正试图将一个方程式转换为代码。这个方程是什么(就矩阵和运算符而言)?
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您的操作有多大,您正在寻找加速代码的速度?代码本身看起来不错。检查@Rafael 的答案
标签: matlab optimization multidimensional-array neural-network matrix-multiplication