变换

对于AI深度神经网络主要由许多节点层组成的复杂架构，结果导致大量需要在训练中评估的参数，包括权重、偏差等。相比于简单的架构，更大、更复杂的神经网络需要更多的训练数据满足适当的收敛。 最近，在IEEE论文提出如何可以减少少量数据训练神经网络的新方法，其实，主要通过极坐标空间中的径向变换实现图像增强

欢迎关注我的博客专栏“图像处理中的数学原理详解” 全文目录请见 ?图像处理中的数学原理详解（总纲） 傅立叶变换以高等数学（微积分）中的傅立叶级数为基础发展而来，它是信号处理（特别是图像处理）中非常重要的一种时频变换手段，具有重要应用。在图像编码、压缩、降噪、数字水印方面都有重要意义。此外，快速傅立叶变换算法还位列20世纪十大算法之列，它是“动态规划”策略在算法设计中的杰出代表