Запитання з тегом «convolution»

Нещодавно я прочитав « Цілком конволюційні мережі для семантичної сегментації » Джонатана Лонга, Евана Шелгамера, Тревора Даррелла. Я не розумію, що роблять "деконволюційні шари" / як вони працюють. Відповідна частина - 3.3. Підвищення розміру - це згорнута назад реакція Інший спосіб підключення грубих виходів до щільних пікселів - інтерполяція. Наприклад, …

188 neural-network  convnet  convolution 

У мене виникають проблеми з розумінням різниці між еквівалентом перекладу та інваріантним для перекладу . У книзі « Глибоке навчання» . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville, Y. Bengio), можна знайти в конволюційних мережах: [...] конкретна форма спільного використання параметрів спричиняє властивість шару, який називається еквівалентністю перекладу [...] об'єднання …

38 neural-network  deep-learning  convolution 

Я намагаюся розібратися в цьому документі і не впевнений, що таке білінійне перетворення. Хтось може пояснити це на високому рівні? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

Якщо ми розглянемо 90-99% паперів, опублікованих за допомогою CNN (ConvNet). Переважна більшість із них використовує непарні номери фільтрів : {1, 3, 5, 7} для найбільш використовуваних. Ця ситуація може призвести до певної проблеми: За таких розмірів фільтрів, як правило, операція згортання не є ідеальною, якщо прокладка 2 (звичайна прокладка), а …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Я добре розумію роль та механізм звивистих шарів у програмі Deep Learning для обробки зображень у разі двовимірної чи тривимірної реалізації - вони "просто" намагаються вловлювати 2D-шаблони у зображеннях (у 3-х каналах у випадку 3D). Але нещодавно я наткнувся на 1D згорткові шари в контексті обробки природних мов, що є …

13 deep-learning  nlp  convolution 

Ці дві згорткові операції зараз дуже поширені в глибокому навчанні. Про розширений згортковий шар я читав у цій статті: WAVENET: ЗАГАЛЬНА МОДЕЛЬ ДЛЯ RAW AUDIO і Деконволюція знаходиться в цій статті: Повністю згорткові мережі для семантичної сегментації Як здається, обидва знімають зображення, але в чому різниця?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution