«convolution» 태그된 질문

필자는 최근 Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell의 Semantic Segmentation 을 위한 Full Convolutional Networks를 읽었습니다 . 나는 "deconvolutional layer"가 무엇을하고 어떻게 작동하는지 이해하지 못한다. 관련 부분은 3.3. 업 샘플링은 역행 된 회선입니다 거친 출력을 고밀도 픽셀에 연결하는 또 다른 방법은 보간입니다. 예를 들어, 간단한 이중 선형 보간은 입력 및 …

188 neural-network  convnet  convolution 

나는 문제의 차이 이해하는 데 번역 equivariant 및 번역 불변을 . 책 딥 러닝에서 . 2016 년 MIT Press (I. Goodfellow, A. Courville 및 Y. Bengio)는 컨볼 루션 네트워크에서 찾을 수 있습니다. [...] 매개 변수 공유의 특정 형식으로 인해 레이어 에 변환에 대한 등분 산 이라는 속성이 있습니다. [...] 풀링은 …

38 neural-network  deep-learning  convolution 

이 논문을 이해하려고 노력하고 있으며 이중 선형 업 샘플링이 무엇인지 확실하지 않습니다. 누구나 이것을 높은 수준으로 설명 할 수 있습니까? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

CNN (ConvNet)을 사용하여 출판 된 논문의 90-99 %를 살펴 보는 경우. 대부분은 홀수의 필터 크기를 사용 합니다 . {1, 3, 5, 7}은 가장 많이 사용됩니다. 이러한 상황은 몇 가지 문제로 이어질 수 있습니다.이 필터 크기의 경우 일반적으로 2의 패딩 (공통 패딩)으로 컨볼 루션 연산이 완벽하지 않으며 프로세스에서 input_field의 일부 가장자리가 …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

2D 또는 3D 구현의 경우 이미지 처리를위한 딥 러닝에서 컨볼 루션 레이어의 역할과 메커니즘에 대해 잘 이해하고 있습니다. 이미지에서 2D 패턴 (3D의 경우 3 개 채널)을 "간단하게"포착하려고합니다. 그러나 최근에 나는 자연 언어 처리의 맥락에서 1D 컨볼 루션 레이어에 부딪 혔습니다. 내 이해에는 2D 컨볼 루션이 1D (벡터) 형태로는 드러날 수없는 …

13 deep-learning  nlp  convolution 

이 두 컨볼 루션 작업은 현재 딥 러닝에서 매우 일반적입니다. 이 논문에서 확장 된 컨볼 루션 레이어에 대해 읽었습니다. WAVENET : 원시 오디오를위한 일반적인 모델 그리고 De-convolution은이 논문에있다 : 시맨틱 세그먼테이션을위한 완전 컨볼 루션 네트워크 둘 다 이미지를 업 샘플링하는 것처럼 보이지만 차이점은 무엇입니까?

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