home.social

#convolution — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #convolution, aggregated by home.social.

fetched live
  1. If you have any good reference material online, it would be great if you can share!

    No promises, but if after continued attempts I still can't find any. I might just take a shot at it and make a few blogposts on it.

    Before that I will have to learn and understand it myself though

    #fir #convolution

  2. If you have any good reference material online, it would be great if you can share!

    No promises, but if after continued attempts I still can't find any. I might just take a shot at it and make a few blogposts on it.

    Before that I will have to learn and understand it myself though

  3. If you have any good reference material online, it would be great if you can share!

    No promises, but if after continued attempts I still can't find any. I might just take a shot at it and make a few blogposts on it.

    Before that I will have to learn and understand it myself though

    #fir #convolution

  4. If you have any good reference material online, it would be great if you can share!

    No promises, but if after continued attempts I still can't find any. I might just take a shot at it and make a few blogposts on it.

    Before that I will have to learn and understand it myself though

    #fir #convolution

  5. If you have any good reference material online, it would be great if you can share!

    No promises, but if after continued attempts I still can't find any. I might just take a shot at it and make a few blogposts on it.

    Before that I will have to learn and understand it myself though

    #fir #convolution

  6. Synchron Stage Reverb Lite by Vienna Symphonic Library — FREE convolution reverb 🏟️🎶

    Iconic Vienna Stage A ambience with cinematic warmth & clarity, no setup or account needed
    macOS & Windows (VST, VST3, AU, AAX)
    🔗 vsl.co.at/ssr-lite-1

    #reverb #convolution #cinematic #freevst #LegalVST
    More freebies 👉 linktr.ee/legalvst

  7. #MIT's #EE professor #Oppenheim, in 1975, gave what might well be the most intuitive description of #convolution. It's sneaky. It's backdoor. It's simple. It's brilliant!💕

    youtu.be/TuCYGjp7WKU?si=JUyXKg

  8. #MIT's #EE professor #Oppenheim, in 1975, gave what might well be the most intuitive description of #convolution. It's sneaky. It's backdoor. It's simple. It's brilliant!💕

    youtu.be/TuCYGjp7WKU?si=JUyXKg

  9. #MIT's #EE professor #Oppenheim, in 1975, gave what might well be the most intuitive description of #convolution. It's sneaky. It's backdoor. It's simple. It's brilliant!💕

    youtu.be/TuCYGjp7WKU?si=JUyXKg

  10. #MIT's #EE professor #Oppenheim, in 1975, gave what might well be the most intuitive description of #convolution. It's sneaky. It's backdoor. It's simple. It's brilliant!💕

    youtu.be/TuCYGjp7WKU?si=JUyXKg

  11. #MIT's #EE professor #Oppenheim, in 1975, gave what might well be the most intuitive description of #convolution. It's sneaky. It's backdoor. It's simple. It's brilliant!💕

    youtu.be/TuCYGjp7WKU?si=JUyXKg

  12. In today's episode of "Let's Make #Math #Boring," Eli Bendersky attempts to dazzle us with #polynomial #magic and #convolution sorcery🤯. Spoiler alert: it's just #middle #school #math dressed in fancy terminology🎩📚. If you needed a nap, you're welcome. 💤
    eli.thegreenplace.net/2025/con #Sorcery #HackerNews #ngated

  13. In today's episode of "Let's Make #Math #Boring," Eli Bendersky attempts to dazzle us with #polynomial #magic and #convolution sorcery🤯. Spoiler alert: it's just #middle #school #math dressed in fancy terminology🎩📚. If you needed a nap, you're welcome. 💤
    eli.thegreenplace.net/2025/con #Sorcery #HackerNews #ngated

  14. In today's episode of "Let's Make #Math #Boring," Eli Bendersky attempts to dazzle us with #polynomial #magic and #convolution sorcery🤯. Spoiler alert: it's just #middle #school #math dressed in fancy terminology🎩📚. If you needed a nap, you're welcome. 💤
    eli.thegreenplace.net/2025/con #Sorcery #HackerNews #ngated

  15. In today's episode of "Let's Make #Math #Boring," Eli Bendersky attempts to dazzle us with #polynomial #magic and #convolution sorcery🤯. Spoiler alert: it's just #middle #school #math dressed in fancy terminology🎩📚. If you needed a nap, you're welcome. 💤
    eli.thegreenplace.net/2025/con #Sorcery #HackerNews #ngated

  16. Три икса: новый уровень работы с большими свертками в PyTorch для обучения моделей

    Привет, Хабр! Продолжим разговор про свертки в ML-обучении на C++. Мы уже обсудили, какие есть подходы к реализации сверток, — ссылку на первую часть ищите в конце статьи. Теперь поговорим, как в одном моем проекте нужно было расширить функциональность PyTorch для работы со свертками размерностью больше трех, а потом использовать их в обучении моделей. Сначала рассмотрим, какие ограничения на выбор алгоритма накладывает возможность обучения моделей, а затем изучим два подхода к реализации свертки и адаптируем их к нашей задаче.

    habr.com/ru/companies/yadro/ar

    #машинное_обучение #cuda #convolution #сверточные_нейронные_сети

  17. Три икса: новый уровень работы с большими свертками в PyTorch для обучения моделей

    Привет, Хабр! Продолжим разговор про свертки в ML-обучении на C++. Мы уже обсудили, какие есть подходы к реализации сверток, — ссылку на первую часть ищите в конце статьи. Теперь поговорим, как в одном моем проекте нужно было расширить функциональность PyTorch для работы со свертками размерностью больше трех, а потом использовать их в обучении моделей. Сначала рассмотрим, какие ограничения на выбор алгоритма накладывает возможность обучения моделей, а затем изучим два подхода к реализации свертки и адаптируем их к нашей задаче.

    habr.com/ru/companies/yadro/ar

    #машинное_обучение #cuda #convolution #сверточные_нейронные_сети

  18. Три икса: новый уровень работы с большими свертками в PyTorch для обучения моделей

    Привет, Хабр! Продолжим разговор про свертки в ML-обучении на C++. Мы уже обсудили, какие есть подходы к реализации сверток, — ссылку на первую часть ищите в конце статьи. Теперь поговорим, как в одном моем проекте нужно было расширить функциональность PyTorch для работы со свертками размерностью больше трех, а потом использовать их в обучении моделей. Сначала рассмотрим, какие ограничения на выбор алгоритма накладывает возможность обучения моделей, а затем изучим два подхода к реализации свертки и адаптируем их к нашей задаче.

    habr.com/ru/companies/yadro/ar

    #машинное_обучение #cuda #convolution #сверточные_нейронные_сети

  19. Виноград, Фурье и немного наивности: 4 подхода к реализации сверток с простыми примерами

    Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я работаю в YADRO и продолжаю изучать машинное обучение на С++. Я уже писал, как реализовать модели для распознавания лиц на фото и для поиска объекта в пространстве с помощью computer vision. Ссылки на материалы ищите в конце статьи. Сегодня затрону «математическую» тему и расскажу о реализации сверток: что это за операция и какие есть алгоритмы для вычисления. Приведу простые примеры с кодом, чтобы вы могли опробовать решения. У статьи будет вторая часть: про особенности реализации одного из этих алгоритмов с использованием CUDA в рамках фреймворка PyTorch и про то, как адаптировать его под свои задачи.

    habr.com/ru/companies/yadro/ar

    #convolution #gpu #c++ #machinelearning

  20. Виноград, Фурье и немного наивности: 4 подхода к реализации сверток с простыми примерами

    Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я работаю в YADRO и продолжаю изучать машинное обучение на С++. Я уже писал, как реализовать модели для распознавания лиц на фото и для поиска объекта в пространстве с помощью computer vision. Ссылки на материалы ищите в конце статьи. Сегодня затрону «математическую» тему и расскажу о реализации сверток: что это за операция и какие есть алгоритмы для вычисления. Приведу простые примеры с кодом, чтобы вы могли опробовать решения. У статьи будет вторая часть: про особенности реализации одного из этих алгоритмов с использованием CUDA в рамках фреймворка PyTorch и про то, как адаптировать его под свои задачи.

    habr.com/ru/companies/yadro/ar

    #convolution #gpu #c++ #machinelearning

  21. Виноград, Фурье и немного наивности: 4 подхода к реализации сверток с простыми примерами

    Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я работаю в YADRO и продолжаю изучать машинное обучение на С++. Я уже писал, как реализовать модели для распознавания лиц на фото и для поиска объекта в пространстве с помощью computer vision. Ссылки на материалы ищите в конце статьи. Сегодня затрону «математическую» тему и расскажу о реализации сверток: что это за операция и какие есть алгоритмы для вычисления. Приведу простые примеры с кодом, чтобы вы могли опробовать решения. У статьи будет вторая часть: про особенности реализации одного из этих алгоритмов с использованием CUDA в рамках фреймворка PyTorch и про то, как адаптировать его под свои задачи.

    habr.com/ru/companies/yadro/ar

    #convolution #gpu #c++ #machinelearning

  22. I just completed "Garden Groups" - Day 12 - Advent of Code 2024 adventofcode.com/2024/day/12

    Phew!!!!!

    That was a tough one until I started over with memories of my days. I used because, given the right kernel matrix, you can detect edges, and sides in a 2D grid of features.

  23. I just completed "Garden Groups" - Day 12 - Advent of Code 2024 #AdventOfCode adventofcode.com/2024/day/12

    Phew!!!!!

    That was a tough one until I started over with memories of my #ElectricalEngineers days. I used #convolution because, given the right kernel matrix, you can detect edges, and sides in a 2D grid of features.

  24. I just completed "Garden Groups" - Day 12 - Advent of Code 2024 #AdventOfCode adventofcode.com/2024/day/12

    Phew!!!!!

    That was a tough one until I started over with memories of my #ElectricalEngineers days. I used #convolution because, given the right kernel matrix, you can detect edges, and sides in a 2D grid of features.

  25. Tjoaa, aus verschiedenen hierzufaden genannten Gründen wurde das #Quadrophonie-#Surround-Live-Setup dann doch einfacher und auch komplizierter… ein #AllenHeath #SQ5 Mischpult ist nämlich eigentlich zu unflexibel, um den #Reverb we gewohnt zu routen.

    Letztendlich wurden es zwei #Convolution / #IR Reverbs mit den #Bricasti #M7 #Impulsantworten. Und noch eine Engine mehr für den „normalen Front-Mix”. Das muss dann mittels Kanälen, Bussen, Gruppen und Matrixen zusammengerührt und auf 4x2 Boxen verteilt werden.

    Und dann noch 8 Kanäle #Waves #PSE vorhalten, wegen Drum Bleed.

    Krankheitsbedingt eine späte und knappe Vorbereitung, und jetzt die Cases in die Transportmittel schubsen und los… Einlass ist in 8 Stunden, das ist die Zeit, die nun noch bleibt.

  26. Added a convolution kernel filtering operator for polygons/polylines to thi.ng/geom, incl. some useful preset kernels: box filter, triangle, gaussian, all with configurable size...

    The image shows effects of various kernel sizes & iterations. Unlike with subdivision smoothing, here each version has the exact same number of vertices, only their positions are impacted: orange = box, magenta = triangle, blue = gaussian

    (For now the operator is only implemented for polygons (also w/ holes) & polylines, but can be extended to other shape types...)

    #ThingUmbrella #Geometry #Polygon #Curve #Convolution #Gaussian #TypeScript

  27. Added a convolution kernel filtering operator for polygons/polylines to thi.ng/geom, incl. some useful preset kernels: box filter, triangle, gaussian, all with configurable size...

    The image shows effects of various kernel sizes & iterations. Unlike with subdivision smoothing, here each version has the exact same number of vertices, only their positions are impacted: orange = box, magenta = triangle, blue = gaussian

    (For now the operator is only implemented for polygons (also w/ holes) & polylines, but can be extended to other shape types...)

    #ThingUmbrella #Geometry #Polygon #Curve #Convolution #Gaussian #TypeScript

  28. Added a convolution kernel filtering operator for polygons/polylines to thi.ng/geom, incl. some useful preset kernels: box filter, triangle, gaussian, all with configurable size...

    The image shows effects of various kernel sizes & iterations. Unlike with subdivision smoothing, here each version has the exact same number of vertices, only their positions are impacted: orange = box, magenta = triangle, blue = gaussian

    (For now the operator is only implemented for polygons (also w/ holes) & polylines, but can be extended to other shape types...)

    #ThingUmbrella #Geometry #Polygon #Curve #Convolution #Gaussian #TypeScript

  29. Added a convolution kernel filtering operator for polygons/polylines to thi.ng/geom, incl. some useful preset kernels: box filter, triangle, gaussian, all with configurable size...

    The image shows effects of various kernel sizes & iterations. Unlike with subdivision smoothing, here each version has the exact same number of vertices, only their positions are impacted: orange = box, magenta = triangle, blue = gaussian

    (For now the operator is only implemented for polygons (also w/ holes) & polylines, but can be extended to other shape types...)

    #ThingUmbrella #Geometry #Polygon #Curve #Convolution #Gaussian #TypeScript

  30. Added a convolution kernel filtering operator for polygons/polylines to thi.ng/geom, incl. some useful preset kernels: box filter, triangle, gaussian, all with configurable size...

    The image shows effects of various kernel sizes & iterations. Unlike with subdivision smoothing, here each version has the exact same number of vertices, only their positions are impacted: orange = box, magenta = triangle, blue = gaussian

    (For now the operator is only implemented for polygons (also w/ holes) & polylines, but can be extended to other shape types...)

    #ThingUmbrella #Geometry #Polygon #Curve #Convolution #Gaussian #TypeScript