(a)图对应3x3的1-dilated convolution,就是典型的卷积(b)图对应3x3的2-dilated convolution,实际的卷积kernel size还是3x3,但是空洞为1,相当于kernel的size为7x7,图中只有红色点的权重不为0,其余都为0,把3*3的感受野增大到了7*7。(c)图是4-dilated convolution,能达到15x15的感受野。 1. 总之,空洞卷积是卷积...
输入数据的维度为[batch, data_length, data_width]=[32, 512, 1024],一般输入数据input第一维为batch_size,此处为32,意味着有32个样本,第二维度和第三维度分别表示输入的长和宽(512,1024) 一维卷积核是二维的,也有长和宽,长为卷积核的数量kernel_size=512,因为卷积核的数量只有一个,所以宽为输入数据的宽...
一维卷积核是二维的,也有长和宽,长为卷积核的数量kernel_size=512,因为卷积核的数量只有一个,所以宽为输入数据的宽度data_width=1024,所以一维卷积核的shape为[512,1024] filteres是卷积核的个数,即输出数据的第三维度。filteres=1,第三维度为1 所以卷积后的输出数据大小为[32, 512, 1] 二维卷积常用于计算机...
卷积核窗口在句子长度的方向上滑动,进行卷积操作。 class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 主要参数说明: in_channels:在文本应用中,即为词向量的维度 out_channels:卷积产生的通道数,有多少个out_channels,就需要多少个一维...
self.conv = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=1, bias=False) self.init_weights() def forward(self, x): return self.conv(x) def init_weights(self): self.conv.weight[0,0,0] = 2. in_x = torch.tensor([[[1,2,3,4,5,6]]]).float() ...
首先,由于kernel size的限制,每层卷积核提取的特征都是局部的,难以捕获时序中的远距离依赖关系。其次,卷积核有空间不变性,不考虑不同样本间的先后顺序,忽视了时间这一重要因素。 WaveNet是一个生成式模型,基于因果卷积(causal convolution)和拓展卷积(dilated causal convolution)解决上面两个问题。 因果卷积 非因果...
一个卷积核通过卷积操作之后得到(4-2+1)*1(seq_length - kernel_size + 1)即3*1的向量,一共有两个卷积核,所以卷积出来的数据维度(1, 3, 2)其中1指一篇文本。 图解 cnn_layer.png 后续 经过卷积之后得到2个feature maps,分别经过pooling层之后,两个3*1的向量就变成两个1*1的常数,在把这两个1*1的...
PyTorch中一维卷积函数为nn.Conv1d，其定义如下：torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)其中，[公式] 可以理解为句子的长度，[公式] 可以理解为词嵌入向量的维数。一...
在这个例子中,in_channels表示输入通道数,out_channels表示输出通道数,kernel_size表示卷积核的大小,stride表示步长,padding表示填充。 3. 提供一个简单的PyTorch一维卷积示例代码 以下是一个使用一维卷积层的简单示例,展示了如何对一维数据进行卷积操作: python import torch import torch.nn as nn # 定义一个包含一维...