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 ...
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:
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 ...
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 ...
, padding=p; Dilation convolution(扩张卷积)的原理其实也比较简单,就是在ker ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
目录 Feature maps Why not Linear 335k or 1.3MB em... Receptive Field ...