Dilation 卷积,也被称为:空洞卷积.膨胀卷积. 一.一般的卷积操作: 首先,可以通过动态图,理解正常卷积的过程: 如上图,可以看到卷积操作. 对于CNN结构,通常包括如下部分: 输入层 (input layer)---  卷积计算层 (CONV)--- 激励层(RELU) --- 池化层(Pooling) --- 全连接层(FC) 通常利用卷积来实现数据的特征提取.卷积层还有一个权值共享的原则:用一句话表达就是每个神经元只关注一个特征. 当然卷积完经过激励层做一个非线性映射,输出后就到P…

NLP进阶之(七)膨胀卷积神经网络1. Dilated Convolutions 膨胀卷积神经网络1.2 动态理解1.2.2 转置卷积动画1.2.3 理解2. Dilated Convolutions 优点3. 应用 理论来自Multi-scale context aggregation by dilated convolutions ICLR 2016作者将代码贡献于github针对语义分割问题 semantic segmentation,这里使用 dilated convolutions 得…

介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. 2.Yu, Fisher, and Vladlen Koltun. “Multi-scale context aggregation by d…

Convolution arithmetic tutorial theano Convolution arithmetric github 如何理解深度学习中的deconvolution networks? CNN 中千奇百怪的卷积方式 如何理解空洞卷积(dilated convolution)?…

https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 S…

目录: 1. tf.placeholder_with_default(tf.constant(1.0),shape=[],name='use_dropout')   # 设置一个占位符 2. tf.constant(input, size, name) # 产生一个变量 3.tf.variable_scope(name, reuse=True)  # 设置函数的作用范围 4.tf.get_variable(name, shape)  # 设置函数变量 5.tf.nn.conv2d(i, k, […

1.原始版本 最早的卷积方式还没有任何骚套路,那就也没什么好说的了. 见下图,原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层神经网络. 附上一个卷积详细流程: [TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? - CSDN博客 代表模型: LeNet:最早使用stack单卷积+单池化结构的方式,卷积层来做特征提取,池化来做空间下采样 AlexNet:后来发现单卷积提取到的特征不是很丰富,于是开始stack多卷积+单池化的结构 VGG([1409.1556] Very Deep…

对于卷积神经网络的详细介绍和一些总结可以参考以下博文: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6483207.html https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78055192 这里记录的是结合网上资料的一些总结思考 卷积计算 矩阵的卷积,即两个矩阵对应位置的元素相乘后相加.这里是张量的卷积. 卷积层和池化层的作用 卷积层试图将神经网络中的每一小块进行更加深入地分析从而得到抽象程度更高的特征.池化层可以进一步…

1.写在前面 实验表明,RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现,包括语音/文本识别.机器翻译.手写体识别.序列数据分析(预测)等. 在实际应用中,RNN 在内部设计上存在一个严重的问题:由于网络一次只能处理一个时间步长,后一步必须等前一步处理完才能进行运算.这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理,特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时.这也意味着 RNN 极度地计算密集,因为在整个任务运行完成之前,必须保存所有的中间结果. CNN 在处理图像时,将图像看作一个二维…

什么是TCN TCN全称Temporal Convolutional Network,时序卷积网络,是在2018年提出的一个卷积模型,但是可以用来处理时间序列. 卷积如何处理时间序列 时间序列预测,最容易想到的就是那个马尔可夫模型: \[P(y_k|x_k,x_{k-1},...,x_1) \] 就是计算某一个时刻的输出值,已知条件就是这个时刻之前的所有特征值.上面公式中,P表示概率,可以不用管这个,\(y_k\)表示k时刻的输出值(标签),\(x_k\)表示k时刻的特征值. 如果使用LSTM或…