Data Science convolution

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Ich habe kürzlich Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation von Jonathan Long, Evan Shelhamer und Trevor Darrell gelesen. Ich verstehe nicht, was "Dekonvolutionsschichten" tun / wie sie funktionieren. Der relevante Teil ist 3.3. Upsampling ist eine rückwärts gerichtete Faltung Eine andere Möglichkeit, Grobausgänge mit dichten Pixeln zu verbinden, ist die …

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Was ist der Unterschied zwischen "äquivariant zur Übersetzung" und "invariant zur Übersetzung"?

Ich habe Probleme, den Unterschied zwischen der Äquivariante zur Übersetzung und der Invariante zur Übersetzung zu verstehen . In dem Buch Deep Learning . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville und Y. Bengio), findet man in den Faltungsnetzwerken: [...] die besondere Form der Parameterfreigabe bewirkt, dass die Ebene eine …

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Was ist der Unterschied zwischen Upsampling und bi-linearem Upsampling in einem CNN?

Ich versuche dieses Papier zu verstehen und bin mir nicht sicher, was bi-lineares Upsampling ist. Kann jemand dies auf hohem Niveau erklären? https://arxiv.org/abs/1606.00915

14 deep-learning convnet cnn convolution

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Warum verwenden Convolutions immer ungerade Zahlen als filter_size?

Betrachten wir 90-99% der Veröffentlichungen über ein CNN (ConvNet). Die überwiegende Mehrheit von ihnen verwendet Filtergrößen mit ungeraden Zahlen : {1, 3, 5, 7} für die am häufigsten verwendeten. Diese Situation kann zu einem Problem führen: Bei diesen Filtergrößen ist die Faltungsoperation normalerweise nicht perfekt, wenn ein Abstand von 2 …

13 deep-learning convnet computer-vision convolution

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Was ist eine 1D Convolutional Layer im Deep Learning?

Ich verstehe die Rolle und den Mechanismus von Faltungsebenen in Deep Learning für die Bildverarbeitung bei 2D- oder 3D-Implementierungen allgemein - sie versuchen "einfach", 2D-Muster in Bildern zu erfassen (bei 3D in 3 Kanälen). Aber kürzlich bin ich im Kontext der Verarbeitung natürlicher Sprache auf 1D-Faltungsschichten gestoßen, was für mich …

13 deep-learning nlp convolution

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Was ist der Unterschied zwischen erweiterter Faltung und Entfaltung?

Diese beiden Faltungsoperationen sind derzeit im Deep Learning sehr verbreitet. Ich habe in diesem Artikel über die erweiterte Faltungsschicht gelesen: WAVENET: EIN GENERATIVES MODELL FÜR ROHES AUDIO und Entfaltung ist in diesem Artikel: Vollständig Faltungsnetzwerke für die semantische Segmentierung Beide scheinen das Bild zu verbessern, aber was ist der Unterschied?

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Beziehung zwischen Faltung in Mathematik und CNN

Ich habe die Erklärung der Faltung gelesen und verstehe sie bis zu einem gewissen Grad. Kann mir jemand helfen zu verstehen, wie diese Operation mit der Faltung in Faltungs-Neuronalen Netzen zusammenhängt? Ist eine filterähnliche Funktion, gdie Gewicht anwendet?

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Möglichkeiten, um gemischte Pixel einer Videodatei zu rekonstruieren?

Angenommen, Sie haben eine Videodatei, deren Pixelreihenfolge einmal gemischt wurde. Das heißt, eine zufällige Reihenfolge wurde einmal definiert und auf alle Frames angewendet. Gibt es einen bekannten Ansatz zum Abrufen der anfänglichen Pixelreihenfolge? Ich habe einige Ideen zum Abrufen der anfänglichen Topologie, indem Pixel platziert werden, deren Werte räumlich und …

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Wie trainiere ich Daten stapelweise von der Festplatte?

Ich arbeite an einem Faltungsnetzwerk zur Bildklassifizierung. Der Trainingsdatensatz ist zu groß, um auf meinen Computerspeicher geladen zu werden (4 GB). Außerdem muss ich eine Erweiterung versuchen, um die Klassen auszugleichen. Ich benutze keras. Ich habe viele Beispiele untersucht, aber keine Lösung für mein Problem gefunden. Ich denke darüber nach, …

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Als «convolution» getaggte Fragen