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张量卷积
什么是
卷积
答:
卷积
是一种积分运算,用来求两个曲线重叠区域面积。可以看作加权求和,可以用来消除噪声、特征增强。 把一个点的像素值用它周围的点的像素值的加权平均代替。 卷积是一种线性运算,图像处理中常见的mask运算都是卷积,广泛应用于图像滤波。 卷积关系最重要的一种情况,就是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。...
CNN 系列 (一) 详解
卷积
层 和 池化层
答:
在多通道图片中,每个通道独立处理后合并。通过多个
卷积
核的多次互相关运算,形成多通道特征图矩阵,构建出三维
张量
网络。卷积层作为全连接层的变体,它处理的是二维输入和输出,通过叠加卷积层构建出复杂的神经网络结构。卷积层的核心是感受野,每个kernel对应一个线性函数,输出通道数代表函数的多样性。每个...
张量
微分运算有哪些实际应用?
答:
1.机器学习和深度学习:
张量
微分是训练神经网络的关键步骤。通过计算损失函数关于模型参数的梯度,我们可以使用优化算法(如梯度下降)来更新参数并最小化损失。2.计算机视觉:在图像处理和计算机视觉任务中,张量微分用于计算
卷积
操作的梯度。这对于训练卷积神经网络(CNN)以进行图像分类、目标检测和分割等任务...
EfficientNet介绍
答:
首先,我们把整个
卷积
网络称为N,他的第i个卷积层可以看作下面的函数映射: Y_i是输出
张量
,X_i是输入张量,假设这个X_i的维度是<Hi,Wi,Ci> 最后,我们可以把讲卷积网络N定义为:其中,下表1…s表示stage的讯号,F_i表示对第i层的卷积运算,L_i的意思是F_i在第i个stage中有Li个一样结...
卷积
神经网络
答:
可见,我们可以通过更深的
卷积
神经网络使特征图中单个元素的感受野变得更加广阔,从而捕捉输入上更大尺寸的特征。 4、填充和步幅 我们介绍卷积层的两个超参数,即填充和步幅,它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。 4.1 填充(padding) 是指在输入高和宽的两侧填充元素(通常是0元素),图2里我们在原输入高...
深度
卷积
神经网络应用于量子计算机
答:
卷积
神经网络(CNN)是一种流行且高效的神经网络,用于图像分类,信号处理等。在大多数层中,将 卷积积 应用于图像或
张量
的输入上。通常后面是 非线性层和池化层 。3D张量输入X ^ 1(RGB图像)和4D张量内核K ^ 1之间的卷积。在本章中,我将重点介绍一层,解释什么是量子CNN。这里的核心思想是我们...
cnn中
卷积
核步长有什么影响?
答:
cnn中卷积核步长影响:卷积层之后经过激励层,1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励( non-linear activation ),提升网络的表达能力。如果卷积核尺寸为 k x k,被
卷积张量
的尺寸为 n x n,padding为 k-1时,则可实现same convolution(n + padding - k + 1 = n) 。若 k 为...
alexnet网络是三维
卷积
神经网络嘛
答:
三维
卷积
神经网络(3DCNN)是一种深度学习模型,主要用于处理视频、音频等三维数据。与二维卷积神经网络(2DCNN)不同,3DCNN能够处理时序数据,即在时间维度上进行卷积运算。AlexNet中的卷积层使用了3D卷积操作,将输入数据视为三维
张量
,并在三个维度上进行卷积运算,其中最后一个维度表示颜色通道。因此,...
T-Net: Parametrizing Fully Convolutional Nets with a Single Hig...
答:
最近的发现表明,过度参数化对于成功训练深度神经网络至关重要,同时也引入了大量冗余。在本文中,我们提出使用单个高阶低秩
张量
完全参数化
卷积
神经网络(CNN)。文章提出通过使用单个高阶张量对其进行参数化来共同捕获神经网络的完整结构,该高阶张量的模式代表网络的每个体系结构设计参数(例如,卷积块的数量,...
针对移动端与嵌入式视觉应用的
卷积
神经网络MobileNet系列解析
答:
(4)对深度
卷积
,它的卷积核厚度不是输入
张量
的通道数,而是1,输出通道就是卷积核数目。经典卷积的卷积核厚度默认是图片的通道数 (5)可分离卷积tf内置函数: tf.layers.separable_conv2d 公式计算:MobileNet V2 (2018)(1)Mobilenet V2实在Mobilenet V1的基础上发展而来,V2 主要引入了两个改动:...
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