gated convolution讲解 门控卷积(Gated Convolution)是一种在深度学习中常用的卷积神经网络(CNN)结构,它通过引入门控机制来提高模型的表达能力和学习能力。 传统的卷积操作是对输入数据进行线性变换和非线性激活,而门控卷积通过引入门控单元来进一步增强这个过程。具体来说,门控卷积将输入数据分为两个通道:一个是输入...
在Free-Form Image Inpainting任务中,Gated Convolution可以用于替代传统的卷积操作,以提高图像修复的质量。具体实现时,可以将Gated Convolution集成到图像修复网络的每一层中,使网络能够动态地选择和处理输入图像中的有效像素和缺失像素。 以下是一个简化的图像修复网络架构示例,其中包含了Gated Convolution层: python import...
【ARXIV2207】HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions 论文地址:hornet.ivg-research.xyz 代码地址:github.com/raoyongming/ 这篇论文来自清华大学和 Meta AI,想法非常有趣。作者认为当前的 Transformer 取得成功主要是因为 dot-product self-attention 可以实现高阶特征交互...
A Gated Convolution is a type of temporal convolution with a gating mechanism. Zero-padding is used to ensure that future context can not be seen.
Gated Convolution 是指在卷积上添加门结构，门结构可以更好地对文本表征进行建模。作者使用了 Gated Tanh-ReLU Units (GTRU)，并加上 reference vector，reference vector 主要是包括其他部分的信息，如下图所示，Answer 部分包括 Question 部分的信息 (reference vector)，Passage 部分包括 Answer 和 Question 的信息...
Context-gated convolutionGlobal context informationAs the basic building block of Convolutional Neural Networks (CNNs), the convolutional layer is designed to extract local patterns and lacks the ability to model global context in its nature. Many efforts have been recently devoted to complementing CNN...
摘要: 不同于普通卷积,将每一个输入的pixel都当做有效的输入,作者提出了gated convolution,为所有层每一个维度的位置提供了一种可学习的,动态的特征选择机制.并提出了SN-Patch GAN来稳定GAN的训练,学习 网络结构: coarse network将global and local 的inpainting网络改造,输入为原图,mask和带有sketch的mask三者融合为...
1.提出了新的Gated Convolution 2.提出了新的SN-Parch GAN 效果稳定,且易训练 3.新的CNN架构 在以往的修复方法中,传统卷积对有效区域和无效区域都是以同样的对待方式,并对其进行计算,所以导致很多人工的、不自然的效果产生。这个问题有相应的提出的解决方法,基于Partial convolution 的卷积核给出了 有效和非有效区...
【ECCV2020】 Context-Gated Convolution 论文:https://arxiv.org/abs/1910.05577 代码:https://github.com/XudongLinthu/context-gated-convolution 这是来自哥伦比亚大学和腾讯 AI lab 的工作,也是一种即插即用的模块。 论文的动机为:Neurons do change their function according to contexts and task. 但是传统的...
【ARXIV2207】HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions 论文地址:https://hornet.ivg-research.xyz 代码地址:https://github.com/raoyongming/HorNet 这篇论文来自清华大学和 Meta AI,想法非常有趣。作者认为当前的 Transformer 取得成功主要是因为 dot-product self-...