1D згортка в нейронних мережах

Я розумію, як працює згортка, але я не розумію, як 1D згортки застосовуються до 2D даних.

У цьому прикладі ви можете бачити 2D згортку в 2D даних. Але як би це було, якби 1D згортка? Просто 1D ядро ​​ковзає таким же чином? А якщо кроку було 2?

Дякую!

Дозволяє $x_1, …,x_n$бути послідовністю векторів (наприклад, векторів слів). Нанесення згорткового шару рівнозначно застосуванню однакових вагових матриць до всіх n-грамів, де$n$- висота вашого фільтра. Наприклад, якщо$n=3$, ви можете візуалізувати його наступним чином:

Для трохи більш математичного пояснення ви можете перевірити Джи Янг Лі, Френка Дернонкура. " Послідовна класифікація короткого тексту з періодичними та згортковими нейронними мережами ". NAACL 2016 . розділ 2.1.2:

1D згортки використовуються в згорткових мережах для відбору проб вниз і відбору проб в розмірі фільтра. Конволюційні мережі створюють ці фільтрувальні карти, проходячи через мережу, ви можете реально уявити їх як 3-й вимір. Звичайний базовий вимір розміру карти фільтра - це розмір 3, оскільки у нас часто будуть RGB-зображення, що проходять через нашу мережу.

Ці 1D згортання можуть бути корисні для відбору проб вниз, виконуючи деяку операцію, а потім підняття вибірки назад до того ж виміру. Це цілком корисно з міркувань продуктивності.

Щоб по-справжньому зрозуміти, я пропоную прочитати:

Мережа в мережі - http://arxiv.org/abs/1312.4400

Заглиблюючись з звивинами - https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&url=http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/GoogLeNet.pdf&ved=0ahUKEwi89oeuxqnLAhXhuIMKHZrTCe0QFggkMAE&usg=AFQjCNGCEEnUgrgCn- rrECNQ72wI3PH1Qw & sig2 = VhjfaMvuskNIDVKhFfNiqQ