[toc] 卷积 说到卷积，就不得不提互相关$cross orrelation$。卷积实质就是一种互相关运算，只不过要在进行互相关运算前，要把$kernal$上下左右进行翻转。即$cross correlation$的计算顺序是从左到右，从上到下，而$convolution$的顺序是从右到左，从下到 ...
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2020-04-19 17:44:30
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"CODE Download" 摘要 不同于 ，将所有输入的像素做为有效像素 ,`gated convolution partial convolution gated convolution inside or outside masks, RGB channels or user guidanc ...
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2020-04-05 20:48:30
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摘要：图卷积网络在图结构数据的半监督学习中取得了显著的成功。基于图的半监督学习的关键是捕获由图结构施加于节点上的标签或特征的平稳性。之前的方法，谱方法和空间方法，致力于将图卷积定义为相邻节点的加权平均，然后学习图卷积核，利用平滑性来提高基于图的半监督学习的性能。如何确定合适的邻域来反映图结构中所表现 ...
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2020-04-01 11:19:38
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对参数进行扰动 在Kaldi nnet3的以下单元测试代码中 nnet3/attention-test.cc kaldi::nnet3::attention::TestAttentionForwardBackward nnet3/convolution-test.cc kaldi::nnet3::t... ...
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2020-03-31 18:45:59
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文章抄自 "知乎 王贵波" 本文主要介绍了卷积 "Convolution" 的背景、基本原理、特点、与全连接的区别与联系、不同的卷积模式，进行了卷积可视化以及代码实现了一个简单的 2 维卷积操作，并针对卷积操作进行了计算优化。 目录 1. 卷积背景及原理 2. 卷积的特点（与全连接的区别与联系） 3 ...
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2020-03-28 20:18:56
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Define the Meta-Learning Problem A Simple View Training in the Same Way as Testing Learner and Meta-Learner Common Approaches Metric-Based Convolution ...
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2020-03-21 18:17:04
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?出处： IEEE Access Digital Object Identifier，2020 作者：刘亚奇 摘要 解决 CISDL 约束图像拼接检测定位问题，在 DMAC 基础上，加入 self attention ，称为attentionDM 网络结构 如图1 ，采用 encoder decod ...
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2020-03-15 11:37:59
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本文的主要贡献点是一个构造了一个结构，称为the inverted residual with linear bottleneck。该结构与传统的residual block中维度先缩减后扩增相反，而是先将输入的低维feature map扩增到高维，然后用depthwise convolution方 ...
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2020-03-13 11:27:21
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一、问题： 最近在利用keras训练模型的时候出现以下错误，开始一看以为是cuDNN的版本不对，更换后还是没有效果，后面在网上查找后发现是显存的问题，更改为动态分配内存就可以了。 二、解决方法： 在训练的脚本开头添加以下代码进行动态分配内存，然后重新运行就可以。 import tensorflow ...
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2020-03-01 10:26:39
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Deformable ConvNets v1： 论文地址：https://github.com/chengdazhi/Deformable Convolution V2 PyTorch 工程地址：https://github.com/felixlaumon/deform conv 论文地址： Def ...
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2020-02-17 16:29:54
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