【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…
ICCV 2019《Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution》 解决问题:Partial Convolutions中Mask更新的不合理;提出新卷积层(Gated Convolution layer ),通过在所有层的每个空间位置为每个通道提供可学习的动态特征选择机制来解决传统卷积(vanilla convolutions)将所有输入像素视为有效像素的问题的不合理性;提出SN-Pa...
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:co…
Free-form image inpainting with gated convolution[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2019: 4471-4480. 【PDF】【Code(tensorflow)】 1. 要点速览 本文要解决的痛点:传统卷积(vanilla convolutions)平等地对待缺损区域和完好区域的像素,这会在缺损区域是任意形状的时候(free...
模型的k折交叉验证 就得到了同一个模型的 k 个不同训练结果,然后将这些结果平均一下,就是模型融合了: 基于交叉验证的单模型融合 苏剑林大神调试图 : 两篇这方面的论文 : Fast Reading Comprehension with ConvNets QANET: COMBINING LOCAL CONVOLUTION WITH GLOBAL SELF-ATTENTION FOR READING COMPREHENSION ...
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 cha…
这篇文章一个创新点是提出了RCNN结构,在传统的CNN中引入了non-consecutive convolution和neural gete, 有效处理了问题中长文本包含很多冗余信息的情况。同时在整个语料库上基于encoder-decoder结构的预训练,可以有效的解决训练语料不足的问题,对整个实验结果提升很大(很奇怪的是,预训练只对RCNN结构有效,对其余结构比如CN...
这里又一处实现细节希望和您探讨一下,在论文中有一句“We wrap the convolution and the gated linear unit in a pre-activation residual block that adds the input of the block to the output(He et al., 2015a)”,这里的意思是说文中多采用的residual block的结构和 ResNet中的一样吗?因为我看到githu...
究其原因,是在cuDNN中对LSTM有特别的优化,而对1-D convolution却没有。但即便如此,CNN仍然完胜。 门限测试: 非线性模型测试: context size测试: 训练测试: 四.总结 这篇文章提出了一种基于卷积神经网络的新颖的门限机制,将其应用到语言模型。与循环神经网络相比,卷积神经网络局部性的特点使得其可以在词序列中...
ndata['h'] # result of graph convolution e = g.edata['e'] # result of graph convolution # GN from benchmarking-gnns-v1 if self.graph_norm: h = h * snorm_n if self.batch_norm: h = self.bn_node_h(h) # batch normalization e = self.bn_node_e(e) # batch normalization h...