这篇文章主要尝试去真正的解释为什么神经网络中element-wise multiplication效果好: 因为在神经网络中element-wise multiplication起到了一个多项式核函数的作用-将特征隐式的映射到一个高维的非线性的空间上,从而增大了模型的表达能力,提高performance。当我们意识到element-wise multiplication其实起到了核函数的作用时,我们...
作者的介绍:神经网络中,element-wise mutiplication为什么效果好?CVPR’24 Introduction 最近,通过元素乘法融合不同的子空间特征的学习范式越来越受到关注,论文将这种范例称为star operation(由于元素乘法符号类似于星形)。 为了便于说明,论文构建了一个用于图像分类的demo block,如图 1 左侧所示。通过在stem层后堆叠多个...
Element-wise multiplication是指对两个矩阵或向量中的元素逐个进行相乘操作的运算。在这种操作中,两个矩阵或向量必须具有相同的维度才能进行element-wise multiplication。具体而言,它是通过将第一个矩阵或向量的对应元素与第二个矩阵或向量的对应元素相乘,生成一个新的矩阵或向量。 2.2 应用场景: Element-wise multiplica...
Element-wise multiplicationis where each pixel in the output matrix is formed by multiplying that pixel in matrix A by its corresponding entry in matrix B. The input matrices should be the same size, and the output will be the same size as well. This is achieved using themul()function: o...
证明了star operation的有效性,如图 1 所示,揭示了star operation具有将特征投影到极高维隐式特征空间的能力,类似于多项式核函数。 从分析中汲取灵感,确定了star operation在高效网络领域的实用性,并提出了概念验证模型StarNet。无需复杂的设计或精心选择的超参数即可实现高性能,超越了许多高效的设计。
element-wise-multiplication 数组元素依次相乘
一般来说,可以通过以下方式重写star operation: $$ \begin{array}{l} {{w_{1}^{\mathrm{T}}x\ast w_{2}^{\mathrm{T}}x}} & (1) \ {{=\left(\sum_{i=1}^{d+1}w_{1}^{i}x^{i}\right)\*\left(\sum_{j=1}^{d+1}w_{1}^{i}w\_{2}^{j}x^{j}\right)}} & (...
作者的介绍:神经网络中,element-wise mutiplication为什么效果好?CVPR’24 Introduction 最近,通过元素乘法融合不同的子空间特征的学习范式越来越受到关注,论文将这种范例称为star operation(由于元素乘法符号类似于星形)。 为了便于说明,论文构建了一个用于图像分类的demo block,如图 1 左侧所示。通过在stem层...
向量的一种特殊乘法elementwisemultiplication 向量的⼀种特殊乘法elementwisemultiplication 物体反射颜⾊的计算采⽤这样的模型:vec3 reflectionColor = objColor * lightColor;//物体反射颜⾊ = 物体颜⾊ * 光源颜⾊。 (vec3(r,g,b), r,g,b在[0,1]范围⾥)。⽐如:光源是⾃然光:lightColor =...
乍一看，这种发展对我们来说似乎是积极的，并且在经济上是可取的。多样性令我们着迷，广泛的供应范围轻易...