《Learning Convolutional Neural Networks for Graphs》論文閱讀
首先，容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向，好些點全靠我猜測推理作者想干嘛，😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image，是歐氏空間square grid，那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中，使用的理論 ...
原文：論文閱讀-(CVPR 2017) Kernel Pooling for Convolutional Neural Networks
在這篇論文中，作者提出了一種更加通用的池化框架，以核函數的形式捕捉特征之間的高階信息。同時也證明了使用無參數化的緊致清晰特征映射，以指定階形式逼近核函數，例如高斯核函數。本文提出的核函數池化可以和CNN網絡聯合優化。 Network Structure Overview Kernel Pooling Method The illustration of the tensor product A s ...
2018-12-22 20:32 0 639 推薦指數：
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