很大程度上,是由于CNN的基本组成部分与前馈神经网络有很紧密的关联,甚至可以说,CNN就是一种特殊的前馈神经网络。 这两者的主要区别在于,CNN在前馈神经网络的基础上加入了卷积层和池化层(下边会讲到),以便更好地处理图像等具有空间结构的数据。 现在画图说明一下。对于前馈神经网络,我们可以将简化后的网络结构如下图...
可以看出来,残差结构替代了TCN层与层之间的简单连接,由于 x和 F(x)之间的通道数可能不一样,所以这里设计了一个 1 × 1Conv来对x做一个简单的变换,使得变换后的 x与F(x)可以相加。其实这里的图都有一定的欺骗性,每一层每个时刻只有一个网格并不代表这一时刻的通道数等于1 残差块的改进: 变为: 1. 因果...
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