原文:因果卷積(causal)與擴展卷積(dilated)

因果卷積 causal 與擴展卷積 dilated 之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling author:gswycf 最近在看關於NLP 自然語言處理 方面的文章, 其實不是自己要看 ,anyway,看了一個 An Empirical Evalua ...

2018-07-30 10:10 0 2146 推薦指數:

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Convolution Network及其變種(反卷積擴展卷積因果卷積、圖卷積

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷積網絡和它的一些變種。 首先,介紹一下基礎的卷積網絡。 通過PPT上的這個經典的動態圖片可以很好的理解卷積的過程。圖中藍色的大矩陣是我們的輸入,黃色的小矩陣是卷積核(kernel,filter),旁邊的小矩陣是卷積后的輸入,通常稱為feature ...

Sat Jun 24 04:57:00 CST 2017 6 21463
dilated convolutions:擴張卷積

最近在閱讀《Context Encoding for Semantic Segmentation》中看到應用了dilated convolutions。 擴張卷積與普通的卷積相比,除了卷積核的大小以外,還有一個擴張率(dilation rate)參數,主要用來表示擴張的大小。擴張卷積與普通 ...

Fri Jul 13 01:33:00 CST 2018 0 5225
膨脹卷積-空洞卷積-Dilated Convolution

膨脹卷積,也叫空洞卷積Dilated Convolution,也有叫 擴張卷積; 空洞卷積 是 2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的,本身用在圖像分割領域,被deepmind拿來應用到語音 ...

Wed Apr 13 17:34:00 CST 2022 0 1844
【知識】CNN,因果卷積,拓展卷積和反卷積

CNN 通過上面的動態圖片可以很好的理解卷積的過程。圖中綠色的大矩陣是我們的輸入,黃色的小矩陣是卷積核(kernel,filter),旁邊的小矩陣是卷積后的輸入,通常稱為feature map。 從動態圖中,我們可以很明白的看出卷積實際上就是加權疊加。 同時,從這個動態圖可以很明顯的看出,輸出 ...

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

來自 | 知乎 作者丨玖零猴 鏈接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/113285797 編輯丨極市平台 空洞卷積在圖像分割需要增加感受野同時保持特征圖的尺寸的需求中誕生,本文詳細介紹了空洞卷積的誕生、原理、計算過程以及存在的兩個潛在的問題,幫助大家將空洞卷積這一 ...

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

關聯, 介入, 反事實 機器學習做的大部分都是關於"關聯", 即兩個變量之間有相關性, 卻不能給出一者對另外一者是否有影響, 以及影響程度是多大 而介入就會探討變量之間的因果關系 因為在實踐中往往不存在真正的隨機試驗, 所以需要實驗組和對照組 利用 實驗組的前后對比 - 對照組 ...

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

目錄 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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