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向量卷积运算
手机上运行的深度神经网络模型-MobileNet
答:
深度卷积(Depthwise convolution, DW)不同于常规卷积操作,深度卷积中一个卷积核只有一维,负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积;常规卷积每个卷积核的维度与输入维度相同,每个通道单独做
卷积运算
后相加。 以一张5x5x3(长和宽为5,RGB3通道)的彩色图片举例。每层深度
卷积卷积
核的数量与上一层的通道数相同(通道和...
视觉-
卷积
层基础知识
答:
激活函数(Activation):由于
卷积
也是一种线性
运算
,因此需要增加非线性映射 池化层(Pool):对输入的特征图进行压缩,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度;一方面进行特征压缩,提取主要特征 全连接层(FC):连接所有的特征,将输出值送给分类器 2. 为什么使用 卷积核:1x1卷积的主要目的是为了...
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...
矩阵和
向量
的关系
答:
矩阵在计算机上的应用 图像处理:图像可以看作是由像素组成的二维矩阵。因此,对于图像的处理往往需要对其进行矩阵
运算
,如
卷积
、滤波等。人工智能:在人工智能算法中,矩阵经常用来表示样本数据和模型参数,例如神经网络中的权重矩阵。数据库:在数据库中,表可以看作是一个由行和列组成的二维矩阵。数据库...
高数内积的定义和信号系统内积符号的定义不一样么?内积和
卷积
有...
答:
回答:内积指的是两个
向量
的数量
积运算
,都差不多的,有的只是连续和离散的区别。好好看看书吧!
哪些算法通常用于解决深度学习问题
答:
)机器学习(MachineLearning)是一个大的方向,里面包括了很多种approach,比如deeplearning,GMM,SVM,HMM,dictionarylearning,knn,Adaboosting不同的方法会使用不同的模型,不同的假设,不同的解法。深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法:(1)基于
卷积运算
的神经网络...
卷积
神经网络跑一个模型要多久
答:
而n个MACCs运算包括2n-1个FLOPs(n个乘法和n-1个加法),我们近似为2n个FLOPs。也就是说,两个n维
向量
的乘积所需要的FLOPs是2n个。当然,在很多的硬件设施中(比如显卡),一个MACC就可以称作一个运算单位了,而不是将加法和乘法分开,因为硬件已经对其进行了大量的优化,我们之后在测一个
卷积运算
量就可以按照MACC这样...
接触面构造因素( aIT)
答:
计算两接触面间夹角的步骤为:①用地质体三维形态分析技术求岩体的原始接触面和趋势接触面;②生成两个接触面的欧式距离场;③利用梯度算子对距离场进行
卷积运算
获得接触面的法
向量
;④计算两个接触面对应的法向量之间的夹角即为所要求的两接触面间夹角,两法向量之间的夹角的计算公式为:危机矿山深部隐伏矿大...
前馈神经网络、BP神经网络、
卷积
神经网络的区别与联系
答:
3、
卷积
神经网络:具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。三、用途不同 1、前馈神经网络:主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。2、BP神经网络:1)函数逼近:用输入
向量
和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数;2)模式识别:用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来...
Bi-GCN:基于双向图
卷积
网络的社交媒体谣言检测
答:
是帖子的特征矩阵,采用top-5000词的TF-IDF值作为帖子的特征
向量
。对于每个 ,都被关联的其真实性标签 (False Rumor和True Rumor)),有时也有更细粒度的分类 (Non-rumor, False Rumor, True Rumor, Unverified Rumor)。给定数据集,目的是学习分类器 来进行谣言检测。GCN的
卷积
操作被看做是...
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