Nauka danych convolution

10

Niedawno przeczytałem w pełni sieci konwergentne dla segmentacji semantycznej autorstwa Jonathana Longa, Evana Shelhamera, Trevora Darrella. Nie rozumiem, co robią „warstwy dekonwolucyjne” / jak działają. Odpowiednia część to 3.3 Upsampling jest konwertowanym krokiem wstecz Innym sposobem łączenia gruboziarnistych wyjść z gęstymi pikselami jest interpolacja. Na przykład prosta interpolacja dwuliniowa oblicza …

188 neural-network convnet convolution

3

Jaka jest różnica między „ekwiwariantem do tłumaczenia” a „niezmiennikiem do tłumaczenia”

Mam problem ze zrozumieniem różnicy między ekwiwariantem a tłumaczeniem i niezmiennikiem dla tłumaczenia . W książce Deep Learning . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville i Y. Bengio), można znaleźć w sieciach splotowych: [...] szczególna forma udostępniania parametrów powoduje, że warstwa ma właściwość o nazwie równoważności translacji [...] łączenie …

38 neural-network deep-learning convolution

1

Jaka jest różnica między upsamplingiem a bilinearnym upsamplingiem w CNN?

Próbuję zrozumieć ten artykuł i nie jestem pewien, co to jest próbkowanie binarne. Czy ktoś może to wyjaśnić na wysokim szczeblu? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning convnet cnn convolution

3

Dlaczego zwoje zawsze używają liczb nieparzystych jako filter_size

Jeśli spojrzymy na 90-99% artykułów opublikowanych za pomocą CNN (ConvNet). Zdecydowana większość z nich używa najczęściej używanych filtrów o liczbach nieparzystych : {1, 3, 5, 7}. Sytuacja ta może prowadzić do pewnych problemów: przy tych rozmiarach filtrów zwykle splot nie jest idealny z wypełnieniem 2 (wspólne wypełnienie), a niektóre krawędzie …

13 deep-learning convnet computer-vision convolution

1

Co to jest warstwa konwergentna 1D w głębokim uczeniu się?

Dobrze rozumiem rolę i mechanizm warstw splotowych w Deep Learning do przetwarzania obrazów w przypadku implementacji 2D lub 3D - „po prostu” próbują uchwycić wzory 2D na obrazach (w przypadku 3 kanałów w przypadku 3D). Ale ostatnio wpadłem na warstwy splotowe 1D w kontekście przetwarzania języka naturalnego, co jest dla …

13 deep-learning nlp convolution

2

Jaka jest różnica między Dilated Convolution a Deconvolution?

Te dwie operacje splotu są obecnie bardzo powszechne w głębokim uczeniu się. O rozszerzonej warstwie splotowej przeczytałem w tym artykule: WAVENET: GENERACYJNY MODEL SUROWEGO AUDIO a Dekonwolucja znajduje się w tym artykule: W pełni konwolucyjne sieci dla segmentacji semantycznej Oba wydają się próbkować obraz, ale jaka jest różnica?

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

Pytania otagowane jako convolution