本文提出SCINet,SCINet是一个递归下采样-卷积-交互架构。在每一层中,使用多个卷积滤波器从下采样的子序列或特征中提取不同但有价值的时间特征。通过结合从多个分辨率聚合的这些丰富特征,SCINet有效地模拟了具有复杂时间动态的时间序列。实验结果表明,SCINet在各种现实世界时间序列预测数据集上,与现有的卷积模型和基于...
作为深度学习中非常重要的研究方向之一,卷积神经网络(CNN)的创新不仅表现在提升模型的性能上,还更进一步拓展了深度学习的应用范围。 具体来讲,CNN的创新架构和参数优化可以显著提高模型在各种任务上的性能。…
10分钟了解图卷积神经网络的常用算法和发展方向 近几年,机器学习在各个领域井喷式发展,现已成为当下最热门的技术。掌握机器学习,你就比 80% 的人更具备竞争优势。 谷歌的无人驾驶、抖音的推荐系统、百度的人脸识别、大疆的无人机、科大讯飞的语音识别、小米的智能音箱……背后都是机器学习。 简单一点概括,机器学习...
我们需要的是一种仅在流形附近包含卷积点的方法。我们确实有办法做到这一点。回想一下,指数图在我们的流形上做了微小的步骤来找到附近的点。所以让我们用它。从中心开始,我们向切线空间允许的每个方向迈出一步,并将这一点包含在我们的卷积中。 我们现在需要的是一些与卷积相关的函数。因此,我们定义了一个内核,为每...
让审稿人眼前一亮的方向:时序卷积。🔆transformer自出现后,时序领域几乎都被霸占,但难逃七年之痒,现在已经很难出创新点了,审稿人也看腻了。 ✨反观不太卷的时序卷积频频获奖,例如modern TCN以最高分档被I C L R 20 - 人工智能-华妃于20240914发布在抖音,已经收
一、卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexNet中出现,由于当时的硬件资源有限,训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理,因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理,最后把多个GPU的结果进行融合。
图一:信号处理中的卷积 信号处理中的卷积链接: https://jackwish.net/convolution-neural-networks-optimization.html 公式1的离散形式为 : (2) 将该卷积拓展到二维空间即可得到神经网络中的卷积,可简写为: (3) 其中 为卷积输出, 为卷积输入, 为卷积核。该计算的动态可视化可以参考 conv_arithmetic,这里不再介绍...
这种就通过看网络结构的变化是a，我看也有b那种的
即插即用-CCF-A 2024最新交互卷积模块,可用于多尺度时序特征提取,指标提升! 天天卷AI 1726 3 CVPR2024 DCNv4:新一代高效的可变形卷积! 科技电影小镇 889 1 多模态语言模型有局限,AI教母李飞飞谈空间智能,3D才能表达世界的本质 机器之心官方 3125 6 一个不太卷的方向:时序卷积回归赛道,ICLR高分论文给你惊...
KAN Convolutions(KAN卷积)是一种特殊的卷积操作,它在每个边缘上应用一个可学习的非线性函数,并将它们相加。 KAN卷积的核相当于一个具有4个输入和1个输出神经元的KAN线性层。 KAN 卷积中的参数 假设我们有一个KxK的核(或称为卷积核)。 在这种情况下,对于该矩阵的每个元素,我们有一个ϕ,其参数数量是:gridsi...