#convolution — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #convolution, aggregated by home.social.
-
📑 A new paper by CPC-CG members introduces the first method that can predict how many relatives of any kind a person is likely to have at different points in their life, and how likely each outcome is:
https://www.demographic-research.org/articles/volume/54/9#demography #kinship #mathematicaldemography #populationstudies #lifeCourse #mortality #fertility #probability #matrixalgebra #combinatorics #convolution #kin #familyStructure #analyticModel #populationResearch #population #family #familystructures #demographicforecasting
-
📑 A new paper by CPC-CG members introduces the first method that can predict how many relatives of any kind a person is likely to have at different points in their life, and how likely each outcome is:
https://www.demographic-research.org/articles/volume/54/9#demography #kinship #mathematicaldemography #populationstudies #lifeCourse #mortality #fertility #probability #matrixalgebra #combinatorics #convolution #kin #familyStructure #analyticModel #populationResearch #population #family #familystructures #demographicforecasting
-
📑 A new paper by CPC-CG members introduces the first method that can predict how many relatives of any kind a person is likely to have at different points in their life, and how likely each outcome is:
https://www.demographic-research.org/articles/volume/54/9#demography #kinship #mathematicaldemography #populationstudies #lifeCourse #mortality #fertility #probability #matrixalgebra #combinatorics #convolution #kin #familyStructure #analyticModel #populationResearch #population #family #familystructures #demographicforecasting
-
📑 A new paper by CPC-CG members introduces the first method that can predict how many relatives of any kind a person is likely to have at different points in their life, and how likely each outcome is:
https://www.demographic-research.org/articles/volume/54/9#demography #kinship #mathematicaldemography #populationstudies #lifeCourse #mortality #fertility #probability #matrixalgebra #combinatorics #convolution #kin #familyStructure #analyticModel #populationResearch #population #family #familystructures #demographicforecasting
-
📑 A new paper by CPC-CG members introduces the first method that can predict how many relatives of any kind a person is likely to have at different points in their life, and how likely each outcome is:
https://www.demographic-research.org/articles/volume/54/9#demography #kinship #mathematicaldemography #populationstudies #lifeCourse #mortality #fertility #probability #matrixalgebra #combinatorics #convolution #kin #familyStructure #analyticModel #populationResearch #population #family #familystructures #demographicforecasting
-
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)
🔗 https://www.vsl.co.at/ssr-lite-1#reverb #convolution #cinematic #freevst #LegalVST
More freebies 👉 https://linktr.ee/legalvst -
#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!💕
-
#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!💕
-
#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!💕
-
#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!💕
-
#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!💕
-
Ok, this is amazing.
https://inv.nadeko.net/watch?v=xDLxFGXuPEc
YT - Captain Disillusion - CD / Blur
#Blur #DeBlur #Convolution #Gaussian #DeConvolution #Fourier
-
Ok, this is amazing.
https://inv.nadeko.net/watch?v=xDLxFGXuPEc
YT - Captain Disillusion - CD / Blur
#Blur #DeBlur #Convolution #Gaussian #DeConvolution #Fourier
-
Ok, this is amazing.
https://inv.nadeko.net/watch?v=xDLxFGXuPEc
YT - Captain Disillusion - CD / Blur
#Blur #DeBlur #Convolution #Gaussian #DeConvolution #Fourier
-
Ok, this is amazing.
https://inv.nadeko.net/watch?v=xDLxFGXuPEc
YT - Captain Disillusion - CD / Blur
#Blur #DeBlur #Convolution #Gaussian #DeConvolution #Fourier
-
Ok, this is amazing.
https://inv.nadeko.net/watch?v=xDLxFGXuPEc
YT - Captain Disillusion - CD / Blur
#Blur #DeBlur #Convolution #Gaussian #DeConvolution #Fourier
-
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. 💤
https://eli.thegreenplace.net/2025/convolutions-polynomials-and-flipped-kernels/ #Sorcery #HackerNews #ngated -
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. 💤
https://eli.thegreenplace.net/2025/convolutions-polynomials-and-flipped-kernels/ #Sorcery #HackerNews #ngated -
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. 💤
https://eli.thegreenplace.net/2025/convolutions-polynomials-and-flipped-kernels/ #Sorcery #HackerNews #ngated -
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. 💤
https://eli.thegreenplace.net/2025/convolutions-polynomials-and-flipped-kernels/ #Sorcery #HackerNews #ngated -
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.
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/899612/
#машинное_обучение #cuda #convolution #сверточные_нейронные_сети
-
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.
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/899612/
#машинное_обучение #cuda #convolution #сверточные_нейронные_сети
-
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.
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/899612/
#машинное_обучение #cuda #convolution #сверточные_нейронные_сети
-
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.
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/899612/
#машинное_обучение #cuda #convolution #сверточные_нейронные_сети
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
Je viens à l'instant de trouver un étonnant preset de reverb dans ce logiciel que j'utilise pourtant depuis plus de 20 ans.
-
Performance optimization, and how to do it wrong — https://genna.win/blog/convolution-simd/
#HackerNews #PerformanceOptimization #HowToDoItWrong #Convolution #SIMD #HackerNews #Blog -
Performance optimization, and how to do it wrong — https://genna.win/blog/convolution-simd/
#HackerNews #PerformanceOptimization #HowToDoItWrong #Convolution #SIMD #HackerNews #Blog -
Performance optimization, and how to do it wrong — https://genna.win/blog/convolution-simd/
#HackerNews #PerformanceOptimization #HowToDoItWrong #Convolution #SIMD #HackerNews #Blog -
Performance optimization, and how to do it wrong — https://genna.win/blog/convolution-simd/
#HackerNews #PerformanceOptimization #HowToDoItWrong #Convolution #SIMD #HackerNews #Blog -
I just completed "Garden Groups" - Day 12 - Advent of Code 2024 #AdventOfCode https://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.
-
I just completed "Garden Groups" - Day 12 - Advent of Code 2024 #AdventOfCode https://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.
-
I just completed "Garden Groups" - Day 12 - Advent of Code 2024 #AdventOfCode https://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.
-
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.
-
Added a convolution kernel filtering operator for polygons/polylines to https://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
-
Added a convolution kernel filtering operator for polygons/polylines to https://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
-
Added a convolution kernel filtering operator for polygons/polylines to https://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
-
Added a convolution kernel filtering operator for polygons/polylines to https://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
