convolution

Вопрос или проблема Если у меня есть сверточный слой с размерностью (5,5,4), (т.е. 4 блока признаков размером 5x5x1), какой будет размер сглаженного слоя, если я применю сглаживание к сверточному слою? Для простой свертки (игнорируя padding и шаг), размерность

Вопрос или проблема Как упоминается в заголовке, какими являются эти 2 метода? Я уже проверил этот вопрос: Patchwise and Full training, (и упомянутую статью), но я не могу действительно понять значение и процесс этих двух методов. В чем разница между ними?

Вопрос или проблема Я хочу узнать, в чем разница между этими двумя. Для меня они выполняют одну и ту же функцию, поэтому я не вижу причины для существования двух одинаковых функций. В TensorFlow 2 они принимают различные аргументы: tf.

Вопрос или проблема Кроме того, зачем нам нужен FFN в каждом слое, если у нас уже есть внимание? Вот скриншот соответствующего раздела из Vaswani et al. (2017): Послойный слой прямой связи – это просто умножение матрицы с добавлением вектора смещения

Вопрос или проблема Свёртка извлекает высокоуровневые признаки, но что насчет транспонированной свёртки (или де/апсвёртки)? Она ведет себя совершенно наоборот? Генерирует ли она низкоуровневые признаки? Апсвёрточные слои используются для увеличения пространственного размера входных данных.

Вопрос или проблема Традиционно свертка — это когда вы берете матрицу чисел, умножаете ее на подмножество данных и затем суммируете. Затем вы перемещаете фильтр слева направо и сверху вниз по области, чтобы создать более малую (или равную) сетку.

Вопрос или проблема Представим, что я хочу получить множество изображений шляп из видео. Как мне в принципе создать что-то, что научится распознавать и обрезать или ограничивать рамкой шляпы? Я слышал, что для обучения нужна выборка с вручную нарисованными

Вопрос или проблема Я постоянно читаю, что свёрточные нейронные сети (CNN) работают лучше всего с огромным количеством данных (100 тысяч и более). Есть ли какие-либо эмпирические правила или нижний предел для объёма данных на этапе поиска по сетке?

Вопрос или проблема Я читал следующую статью: Деконволюция и артефакты шахматной доски. В тексте говорится, что Деконволюция и различные подходы к ресайзу и свертке являются линейными операциями и могут быть интерпретированы как матрицы.

Вопрос или проблема Групповые свертки теоретически должны снижать количество параметров и, следовательно, улучшать скорость вывода, не оказывая значительного влияния на производительность модели. Тем не менее, я не замечаю их широкого использования в

Вопрос или проблема У меня есть вопрос о том, как слой CONV2D обрабатывает временные ряды данных. Как с помощью фильтров, которые проходят через время, наша модель может извлекать признаки и моделировать наше целевое значение?

Вопрос или проблема Вот фрагмент кода, где я добавляю два сверточных слоя: один с фильтром 3×3, за которым следует слой с фильтром 1×1. Хотя я уверен, как рассчитываются параметры для фильтра 3×3, я не смог понять расчет обучаемых параметров

Вопрос или проблема Я объединил две разные модели, а именно VGG16 и ResNet50, и использовал выходы этих двух моделей в качестве входных данных для другой модели. Я проверил график слоев и все верно. Перед объединением код работал безупречно и выдавал правильные результаты.

Вопрос или проблема Я хотел бы выполнить свертку функций (в математическом смысле) с использованием функций свертки scipy, но, похоже, это дает результаты, отличающиеся от ожидаемых. Сначала я определяю сетку точек: def generate_square_mesh(num_points=50): x = np.

Вопрос или проблема У меня есть набор N точно дискретизированных 1D функций в тензоре размером (N, B), который я хочу сверткой с откликовой функцией и повторно дискретизировать на более грубом наборе точек, получая тензор размером (N, A).

Вопрос или проблема Я хочу применить некоторые байесовские методы к эмпирической функции накопленной плотности, которую генерирует мой код на R: rr<-ecdf(answers) Так что, если я сгенерирую предварительную ЭКП (назовем ее ‘

Вопрос или проблема Я хотел бы применить функцию convolve2d к моей матрице boost::numeric::ublas::matrix с небольшим 3×3 ядром, используя метод fft -> умножение -> ifft. Какой лучший подход на C++/Boost? Матрица плотная, каждое значение уникально.

Вопрос или проблема import pandas as pd import tensorflow as tf import numpy as np from keras.datasets import mnist (train_X, train_y), (test_X, test_y) = mnist.load_data() num_classes = 10 # определяем модель keras model = tf.

Вопрос или проблема Я хотел бы выполнить 1D свертку по глубине (то есть первый шаг свертки с разделением по глубине) для модели машинного обучения, над которой я работаю. Это означает, что для входного активационного пространства h x w есть h кернелов

Вопрос или проблема У меня есть эти непрерывные данные (амплитуда): Я хочу постепенно сгладить их для нулевого заполнения, на самом деле мне это удалось с помощью свертки. Но это требует серьезной настройки, и я не уверен, что это подходит для всех образцов