Als «conv-neural-network» getaggte Fragen

Faltungsneurale Netze sind eine Art neuronales Netz, in dem nur Teilmengen möglicher Verbindungen zwischen Schichten existieren, um überlappende Regionen zu erzeugen. Sie werden häufig für visuelle Aufgaben verwendet.


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4D Faltungsnetzwerk
Weiß jemand, ob es eine Verallgemeinerung des Faltungsnetzwerks gibt, das eher mit 4D-Eingangstensoren als mit 3D arbeitet? Nach meinem Verständnis akzeptieren Faltungsnetzwerkfilter im Allgemeinen eine bestimmte Spanne von x-, y-Koordinaten pro Filter und die gesamte Tiefe dieser Spanne. Ich habe eine zusätzliche Dimension, die innerhalb der Filter erforderlich sein müsste, …

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Gewichtsnormalisierungstechnik, die bei der Bildstilübertragung verwendet wird
Ich versuche, die Papier- Bildstilübertragung mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen zu implementieren . In Abschnitt 2 - Tiefenbilddarstellungen erwähnen die Autoren die folgende Technik zur Gewichtsnormalisierung: Wir haben das Netzwerk normalisiert, indem wir die Gewichte so skaliert haben, dass die mittlere Aktivierung jedes Faltungsfilters über Bildern und Positionen gleich eins ist. …

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Einige Klarstellungen zu Faltungs-Neuronalen Netzen
Lesen Sie unter http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#convert , wie Sie die vollständig verbundene Schicht in eine Faltungsschicht umwandeln . Ich bin nur verwirrt über die folgenden zwei Kommentare: Es stellt sich heraus, dass diese Konvertierung es uns ermöglicht, das ursprüngliche ConvNet in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf sehr effizient über viele räumliche Positionen in einem …
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