卷积(Convolution)是一种数学运算,常见于信号处理、图像处理和机器学习等领域。在深度学习中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种常用的模型结构,其中的卷积操作是其核心组成部分之一。 卷积操作的基本思想是通过滑动一个滤波器(也称为卷积核或者特征检测器)在输入数据上进行局部加权求和。这个滤波器可...
大体来说就是不同对象在不同场景中可能出现各种各样的大小,或者在同一场景中,相同对象也可能出现不同的大小,使用传统的3×3卷积就不能够学习到这种多样性。 主要贡献:提出了金字塔卷积,能够捕获不同层级的细节信息,该网络是有效的,与标准的卷积相比只增加了少量的参数量和计算量,并将该网络扩展到了图像分类、场景...
convolution: two 9*9 convolutional filters """ from theano.tensor.nnetimport conv import theano.tensor as T import numpy, theano rng = numpy.random.RandomState(23455) # symbol variable input = T.tensor4(name ='input') # initial weights w_shape = (2,3,9,9)#2 convolutional filters, 3 ...
These biological discoveries inspired theneocognitronin 1979. Over time, the neocognitron became the convolutional neural network, which is where we are today! What is Convolution? The naming behind the CNN is from theconvolutionmathematical operation, which is defined as: ...
本文结合Deep learning的一个应用,Convolution Neural Network 进行一些基本应用,参考Lecun的Document 0.1进行部分拓展,与结果展示(in Python)。 分为以下几部分: 1. Convolution(卷积) 2. Pooling(降采样过程) 3. CNN结构 4. 跑实验 下面分别介绍。 PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),本文...
读A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences DCNN(Dynamic Convolution Neural Network)模型 图1 DCNN模型结构 图1 是本篇论文中所提到的DCNN模型的结构图,假设模型的输入有7个单词,词嵌入的维度为 d=4 ,网络有两个卷积层,每个卷积层包含两个特征图,两个卷积层中过滤器的宽度分别为3和2。k-max动...
Video captioning, in essential, is a complex natural process, which is affected by various uncertainties stemming from video content, subjective judgment, ... J Song,Y Guo,L Gao,... 被引量: 0发表: 0年 Convolutional Neural Network for Behavioral Modeling and Predistortion of Wideband Power Ampl...
摘要 Network in network (NiN) is an effective instance and an important extension of deep convolutional neural network con... 被引量 12 收藏 全部来源 求助全文 IEEEXplore 相似文献 参考文献 引证文献 Convolution in Convolution for Network in Network Yanwei Pang,Manli Sun,Xiaoheng Jiang,... -...
只是这个toolbox的代码和《Notes on Convolutional Neural Networks》里有些不一样的是这个toolbox在subsampling(也就是pooling层)没有加sigmoid激活函数,只是单纯地pooling了一下,所以这地方还需仔细辨别,这个toolbox里的subsampling是不用计算gradient的,而在Notes里是计算了的 ...
原始的卷积核及其BP算法,在2019年4月30公开的这篇名为"Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution"[1]的文章里,原始卷积成为“平凡的实现”(Vanilla implementation)。在考虑新提出的八分音符(频率)[5]卷积前,我们需要回顾下上一篇文章提到的卷积网络的卷...