原文:因果卷积(causal)与扩展卷积(dilated)

因果卷积 causal 与扩展卷积 dilated 之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling author:gswycf 最近在看关于NLP 自然语言处理 方面的文章, 其实不是自己要看 ,anyway,看了一个 An Empirical Evalua ...

2018-07-30 10:10 0 2146 推荐指数:

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Convolution Network及其变种(反卷积扩展卷积因果卷积、图卷积

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种。 首先,介绍一下基础的卷积网络。 通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程。图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature ...

Sat Jun 24 04:57:00 CST 2017 6 21463
dilated convolutions:扩张卷积

最近在阅读《Context Encoding for Semantic Segmentation》中看到应用了dilated convolutions。 扩张卷积与普通的卷积相比,除了卷积核的大小以外,还有一个扩张率(dilation rate)参数,主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通 ...

Fri Jul 13 01:33:00 CST 2018 0 5225
膨胀卷积-空洞卷积-Dilated Convolution

膨胀卷积,也叫空洞卷积Dilated Convolution,也有叫 扩张卷积; 空洞卷积 是 2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的,本身用在图像分割领域,被deepmind拿来应用到语音 ...

Wed Apr 13 17:34:00 CST 2022 0 1844
【知识】CNN,因果卷积,拓展卷积和反卷积

CNN 通过上面的动态图片可以很好的理解卷积的过程。图中绿色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map。 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加。 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出 ...

Mon Apr 01 22:50:00 CST 2019 0 541
吃透空洞卷积Dilated Convolutions)

来自 | 知乎 作者丨玖零猴 链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/113285797 编辑丨极市平台 空洞卷积在图像分割需要增加感受野同时保持特征图的尺寸的需求中诞生,本文详细介绍了空洞卷积的诞生、原理、计算过程以及存在的两个潜在的问题,帮助大家将空洞卷积这一 ...

Tue Dec 15 17:17:00 CST 2020 0 1179
因果推断(Causal Inference)

关联, 介入, 反事实 机器学习做的大部分都是关于"关联", 即两个变量之间有相关性, 却不能给出一者对另外一者是否有影响, 以及影响程度是多大 而介入就会探讨变量之间的因果关系 因为在实践中往往不存在真正的随机试验, 所以需要实验组和对照组 利用 实验组的前后对比 - 对照组 ...

Wed Aug 18 22:49:00 CST 2021 0 173
什么是卷积

目录 Feature maps Why not Linear 335k or 1.3MB em... Receptive Field ...

Sun May 26 02:08:00 CST 2019 0 537
 
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