以下为本人学习卷积积分时的一些心得,以最简单的两个门函数卷积举例,帮助大家通俗易懂地把基础打牢,把原理弄透! 不足之处还请各位批评指正!
门函数卷积(Gated Convolutional Networks,GCN)是一种用于深度学习模型的新型卷积神经网络,它将原来的卷积操作和门函数结合在一起,以更好的模型性能和更少的参数训练量来提升模型的性能。它可以更好地学习到有效的特征,降低模型的过拟合的风险。 门函数卷积的基本模型是一种卷积神经网络,其基本结构为卷积层、门函数层...
在这项工作中,作者没有像以前的方法那样降低自注意力的复杂性,而是寻求一种更有效的方法,通过卷积和完全连接层等简单操作来执行空间交互。 本文方法的基本操作是门卷积(gConv)。 是输入特征,门卷积的输出 可以写成: 其中 , 是执行通道混合的线性投影层,f 是深度卷积。 ,其中 是以i 为中心的局部窗口,w 表示 ...
评论 UP主投稿的视频 热门评论(11) 按热度 请先登录后发表评论 (・ω・) 表情 发布 汐风precious NO.008715 2023年4月28日 神中神,学信号查一遍,学通信原理忘了再来查一遍 5 渣小漂 2023年4月7日 谢谢你 2 小珂酱OvO NO.034470 2022年9月3日 感谢 2 Skysbone NO.067034 2022年...
门是一种特定的函数,它的输出值可以被调节以生成不同的结果,例如增加、减少或忽略特征等。门函数卷积中的门将输入信号划分为“特征断层”,由于每个特征断层有不同的门设置,因此可以更好地捕捉输入信号的复杂细节。 举个例子,当一个AI系统接收到一张图像时,它可以使用门函数卷积来分析图像,并对它进行分类。首先,...
1 HorNet:通过递归门控卷积实现高效高阶的空间信息交互 论文名称:HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions 论文地址: 1.1 HorNet 原理分析 1.1.1 背景和动机 本文提出了一种基于递归的门控卷积的通用视觉模型,是来自清华大学周杰老师,鲁继文老师团队,以及 Meta AI 的学者们...
【新智元导读】Facebook 在尝试使用“门卷积网络”的方法来为语言建模,最近,他们首次取得了超过递归神经网络方法建模方法的性能表现,性能了超越目前被认为是最好的 LSTM 方法。在 WikiText 数据集上,他们创造了新的性能记录。同时,在谷歌 Billion Word 基准上,单个GPU运行的横向对比中的表现也做到了最好。LSTM 目前...
两个相等的矩形窗卷积是等腰三角形，三个卷可以形成光滑的分段二次函数，每多卷积一次，窗口水平起始点...
假设有两个门函数A(t)和B(t),它们的定义如下: A(t) = | 1 (0 <= t < 1) | 0 (其他) B(t) = | 1 (-0.5 <= t < 0.5) | 0 (其他) 则它们的卷积函数C(t)可以表示为: C(t) = ∫A(u)B(t-u)du 由于A(t)和B(t)都是门函数,所以它们在指定的范围内值为1,其他范围内值为0:...
门函数卷积是一种基于深度学习的卷积神经网络,它可以自动学习和处理图像,且可以提取和构建出内容丰富的特征来处理视觉信息。它的基本原理是借助一系列门函数,来控制特征图的激活,把输入和输出的关系联系起来,最后实现非线性计算。 首先,使用一组空间卷积核,它们可以提取出图像中的特征,而后通过将这些特征映射到新的高维...