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...
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...
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...
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...
Próbuję zrozumieć ten artykuł i nie jestem pewien, co to jest próbkowanie binarne. Czy ktoś może to wyjaśnić na wysokim
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...