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dem...
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demo block,论文构建了一个名为DemoNet的简单模型。保持所有其他...
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 ...
StarNet:关于 Element-wise Multiplication 的高性能解释研究 | CVPR 2024 论文揭示了star operation(元素乘法)在无需加宽网络下,将输入映射到高维非线性特征空间的能力。基于此提出了StarNet,在紧凑的网络结构和较低的能耗下展示了令人印象深刻的性能和低延迟
向量的一种特殊乘法 element wise multiplication 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]
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...
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...
元素积 (element-wise product) element-wise product 也叫哈达玛积 (Hadamard product),运算结果是一个向量,本质就是对应位置元素相乘。 element-wise product = element-wise multiplication = Hadamard product = point-wise product numpy中 使用np.multiply或*实现元素积 ...
This is a very nasty bug: in an element-wise multiplication, the output values may be plausible, but turn out to be completely wrong, making it really hard to debug. Here, I've tried to reduce the problem to its most transparent form (multiplying 1 by 1 must equal 1, not 0.013......