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d...
我们常常注意到在神经网络中,element-wise multiplication 往往能够取得 很好的效果。之前不同领域中文章往往也应用了这一点并且提出了各自的概念或解释(例如gating mechanism,high-order, modulation mechanism, visual-attention等等),但是往往都是比较直觉的。 这篇文章主要尝试去真正的解释为什么神经网络中element-wise ...
Case III: $\mathrm{X}\ast \mathrm{X}$ 在这种情况下,star operation将特征从特征空间 ${{x}^{1},{x}^{2},\cdots,\;{x}^{d}} \in\mathbb{R}^{d}$ 转换为 ${{x}^{1}{x}^{1},{x}^{2}{x}^{2},\cdots,\;{x}^{d}{x}^{d}} \in\mathbb{R}^{d}$ 的新特征空间。
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d...
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-multiplication 数组元素依次相乘
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 = vec3(1.0,1.0,1.0);物体是绿⾊...
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...
反射光就是:reflectionColor = vec3(1.0,1.0,1.0) * vec3(0,0,1.0,0.0) = vec3(0,0,1.0,0.0);(绿色,2个向量的分量对应分别相乘)。 这种向量的乘法方式有一个名字叫: element wise multiplication;
The main idea is to use element-wise multiplication for the joint residual mappings exploiting the residual learning of the attentional models in recent studies. Various alternative models introduced by multimodality are explored based on our... JH Kim,SW Lee,DH Kwak,... 被引量: 104发表: 2016...