Caffe、Torch和其他库都支持分组卷积,主要是为了兼容AlexNet。据我们所知,很少有证据表明利用分组卷积来提高准确性。分组卷积的一个特例是深度可分离卷积 depth-wise separable convolution,其中组的数量与通道的数量相等。channel-wise conv 是[21]可分离卷积的一部分。 压缩卷积网络:分解(在空间[22][23]和/或通道[...
分组卷积的原理是将输入特征图平均分为N组,每组内部进行正常的卷积操作,然后N组得到的特征图按照通道维度进行拼接,得到输出。分组卷积的参数数量相比全通道卷积有所减少,因此可以降低计算量和模型复杂度。 在使用分组卷积的网络中,有一些网络采用了depthwise convolution,这是一种比较特殊的分组卷积,此时分组数恰好等于通...
具体来说,一维分组卷积的过程中,卷积核在输入矩阵上的移动方向只有一个维度,即从上往下移动。 在输入数据维度为8,过滤器维度为5的情况下,卷积后输出的数据维度为8-5+1=4。如果过滤器数量为n,那么输出的数据维度就变为4×n。 一维分组卷积常用于序列模型和自然语言处理领域。在实际应用中,需要根据具体的问题和...
为了解决传统CNN模型在数据回归预测领域存在的问题,本文提出了一种基于粒子群优化分组卷积神经网络(WOA-GCNN)的数据回归预测模型。该模型将粒子群优化算法与分组卷积神经网络相结合,充分利用了分组卷积的优势,提高了模型的回归精度。 2.1 分组卷积神经网络 分组卷积神经网络(GCNN)是一种特殊的卷积神经网络,它将输入通道...
反卷积与标准卷积相反,标准卷积将输入特征图压缩为较低维度,而反卷积将输入特征图扩展为较高维度。 反卷积操作可以分组进行。在分组反卷积中,输入特征图被分成多个组,每个组之间相互独立地进行反卷积操作。这样做的好处是可以减少反卷积操作的计算量,提高计算效率。 在卷积神经网络中,反卷积操作通常用于图像分割、图像...
一、分组码 1、线性分组码 2、线性分组码的码率 3、线性分组码的应用 二、卷积码 三、分组码与卷积码的对比 本节内容 一、分组码 随机分组码译码通常需要进行(2^k=n)的距离计算,并比较。 1、线性分组码 为了分析和译码的方便引入线性分组码,线性分组码中信息码元和监督码元可以用线性方程关联起来,线性分组码...
专利摘要显示,本发明提供了一种卷积网络掩码方法、系统、设备及存储介质,包括:对于卷积模块中卷积核大于设定阈值的卷积层,引入与输入特征图相同宽、高的分组矩阵,并为所述分组矩阵设置分组索引;每个输出位置在执行卷积的时间,从与所述分组矩阵同一位置上分组索引相同的区域取值并计算,得到带掩码的卷积计算结果。本发明提...
CondenseNet:可学习分组卷积,原作对DenseNet的轻量化改造 | CVPR 2018 CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出,结合训练过程进行剪枝,不仅能准确地剪枝,还能继续训练,使网络权重更平滑,是个很不错的工作 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 论文地址:https...
1.MATLAB实现Group-CNN分组卷积神经网络多输入单输出回归预测 2.输入7个特征,输出1个,即多输入单输出; 3.运行环境Matlab2020及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 4.命令窗口输出MAE、R2、MBE等评价指标。 程序设计 %---...
卷积码是一类很好的信道编码,是与分组码相对应的另一大类编码,卷积码与分组码的不同之处在于其编码器是有记忆的.卷积码的译码算法可以分为代数译码和概率译码,代数译码基于代数结构,概率译码有序列译码与维特比译码.在本论文中,根据编码器的关系实现卷积码的编码,用维特比译码算法实现卷积码的解码.维特比译码算法...