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向量卷积运算
Up-sampling with Transposed Convolution(转置
卷积
上采样)
答:
其实我们可以用一个矩阵来表达
卷积
操作。只要重排一下核矩阵,我们就能用矩阵相乘来实现卷积操作。我们把这个3x3的卷积核重排成4x16的矩阵,就像下面这样:我们把4x16的卷积矩阵和展平后的16x1的输入矩阵(也就是个16维的列
向量
)进行矩阵相乘:输出的4x1的矩阵能够reshape成一个2x2的矩阵,这和我们...
matlab中讲
卷积
中提到了“非平凡”区间,我想问:什么是“非平凡”区间...
答:
平凡空间就是都是零
向量
的空间,一个线性空间里面只要有一个非零向量,就是非平凡空间。
各种编程语言的深度学习库整理大全!
答:
3. cuda-convet是一套
卷积
神经网络(CNN)代码,也适用于前馈神经网络,使用C++/CUDA进行
运算
。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法(BP算法)。4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络(CNN)Matlab工具箱。它简单高效,能够...
Involution:空间不共享?可完全替代
卷积
的高性能算子 | CVPR 2021_百度...
答:
如果将depthwise
卷积
按类似的设置替换卷积核,不知道能否达到类似的结果。 self-attention起源于nlp任务,目前在视觉上的应用十分火热,有不错的性能表现。将输入
向量
线性转化成查询项 、关键词项 以及值项 后,先用 计算出相似性,再对值项加权后输出,大致的公式为: 如果将...
什么是支持
向量
机?
答:
SVM总的来说可以分为线性SVM和非线性SVM两类。线性SVM是以样本间的欧氏距离大小为依据来决定划分的结构的。非线性的SVM中以
卷积
核函数代替内积后,相当于定义了一种广义的趾离,以这种广义距离作为划分依据。模糊支持
向量
机有两种理解:一种是针对多定义样本或漏分样本进行模糊后处理;另一种是在训练过程...
神奇的乘法(四)
答:
每滑动一格,都把两个数重叠的部分进行点积
运算
,结果记录下来。每次结果的个位向后移动一位。 当滑动结束以后,把那些结果加起来,即可。 这种运算就是
卷积
的直观展示。 类比乘法的卷积方法,可以定义两个序列的乘积。让一个序列从另一个序列旁边滑过,形成很多的点积,把这些点积加起来,得到序列积。 序列可以是有限的,...
胶囊网络(Capsule)碎碎念
答:
而胶囊网络引入了
向量
表示,赋予每个特征概率和特征解读,从而理解图像中的关系。向量的智慧:胶囊网络通过向量输入和输出,赋予每个特征动态性,提高了对物体位置和姿态的感知能力。核心算法揭秘:矩阵
运算
与动态路由构建深层胶囊:通过矩阵运算和独特的squash函数,构建了多层次的胶囊结构,每个胶囊都代表着物体...
Transformer最全解析(attention is all you need)
答:
Transformer出自google,被广泛应用于NLP的各项任务中,在transformer基础上改进优化的BERT模型在2019年11项NLP任务中表现SOTA。 论文原文: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 《attention is all you need》在处理变长的序列问题时,一般的做法是利用
卷积
神经网络或循环神经网络。无论卷积还是循环...
卷积
神经网络前向传播和BP后向传播计算步骤
答:
但对于CNN来说,CNN涉及到了
卷积
和池化,在进行后向传播计算时,仅采用矩阵乘法、元素级乘法(对应元素相乘)根本无法进行传递计算。那么CNN的BP算法是如何实现的呢?首先从CNN的BP算法说起。 DNN符号约定: ①小写字母代表一个值,大写字母代表
向量
或矩阵 &...
tensorflow中
卷积
层输出特征尺寸计算和padding参数解析
答:
但是当应用仿射变换时,这些性质不会被利用;事实上,所有的轴都被以相同的方式处理,并且不考虑拓扑信息。但是,利用数据的隐式结构可能在解决计算机视觉问题或语音识别等问题时非常方便,在这些情况下,最好保留它。这就是离散
卷积
发挥作用的地方。 离散卷积是一种线性变换,它...
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