池化

Openmmlab寒假训练营(一)

2loss=loss.sum()#其中loss对w和b的导出存储在w.grad和b.grad中loss.backward()3.torch.nn.functional模块提供一些基础的算子操作函数，如卷积、池化
蛋黄粽子真香·2023-02-03 11:45

Bahdanau 注意力

这是通过将上下文变量视为加性注意力池化的输出来实现的。在循环神经网络编码器-解码器中，Bahdanau注意力将上一时间步的解码器隐状态视为查询，在所有时间步的编码器隐状态同时视为键和值。
流萤数点·2023-02-03 11:39

全连接层的作用是什么？（nn.Linear()）

主要作用全连接层的主要作用就是将前层（卷积、池化等层）计算得到的特征空
马鹏森·2023-02-03 09:49

推荐 | 零基础小白学PyTorch.pdf

>扩展之Tensorflow2.0|21Keras的API详解（下）池化、Normalization层扩展之Tensorflow2.0|21Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则扩展之Tensorflow2.0
Pysamlam·2023-02-03 09:11

AI基础实战营第一课打卡笔记

的简单介绍及其优点通用，开放统一，灵活，迭代机器学习相关内容监督学习，无监督学习，强化学习神经网络的介绍及其训练如何衡量神经网络性能，损失函数如何调整优化等问题，介绍了梯度下降算法卷积神经网络介绍了卷积层，激活层，池化层
z_whiskey·2023-02-03 08:52

带你读论文系列之计算机视觉--VGG

带你读论文系列之计算机视觉–VGG1卷积和池化卷积卷积只改变图片的深度（深度与卷积核个数相同），不改变图片的深度和高度（padding方式为SAME，即补零）卷积核的作用：inputimage-->convolutionkernel
进阶媛小吴·2023-02-03 08:46

计算机视觉学习之-AlexNet原理及tensorflow实现

AlexNet有6千万个参数，65万个神经元，由5个卷积层和3个全连接层，一些卷积层后面还跟着一个最大池化层，还有一个最后的1000分类的softmax层。
interstellar-ai·2023-02-03 08:31

1x1卷积、Inception网络、

目录1.1x1卷积(1x1convolution)又称网络中的网络(networkinnetwork)池化层只能压缩图像的宽和高，1x1卷积能压缩通道数量，减少计算成本。
劳埃德·福杰·2023-02-03 08:53

Openmmlab学习笔记

神经网络：拟合能力很强的函数权重、偏置值、非线性激活函数、输出层及softmax激活函数1.3卷积神经网络卷积层：输入图像像素与卷积核进行卷积输出（变形：边缘填充、步长、空洞）激活层：常使用非线性激活函数池化层
Benedicite·2023-02-03 08:52

卷积神经网络（CNN）

BP神经网络简介信息的正向传播与误差的反向传播梯度下降算法修正权值收敛慢，冗余，过拟合卷积神经网络存在包含卷积层与子抽样层的特征抽取器，整个网络由三部分组成：输入层(INPUT)，n个卷积层与子抽样层（池化层
_不知年·2023-02-03 01:10

【Keras】学习笔记11：深度学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

3.1案例3.2图像输入3.3提取特征3.4卷积（convolution）3.5池化（Pooling）3.6激活函数RelU(RectifiedLinearUnits)3.7深度神经网络3.8全连接层(
Zking~·2023-02-02 18:02

【深度学习】常见的神经网络层（下）

❤️给大家推荐一款很火爆的刷题、面试求职网站【深度学习】常见的神经网络层（上）之前的文章讲述了全连接层、二维卷积层、池化层，接下来继续讲解常见的神经网络层（BN层、dropout层、flatten层）。
knighthood2001·2023-02-02 16:34

Strip pooling图像分割涨点神器

文章目录前言一、模型结构二、使用步骤1.StripPooling模块2.结合残差总结前言文章地址SPNet．源码Code，讲解这篇文章的人太多了，这边就不详细讲了．主要讲讲里面很有趣的一个点子，条状池化
深度炼丹网络·2023-02-02 13:34

深度学习2.1-有效神经网络的案例（第二周）

这节展示有效神经网络若干案例的研究，上周的案例研究，我们了解了基本的构建块，例如卷积层、池化层、和完全连接层。
ygl_9913·2023-02-02 12:13

图神经网络（四）图分类（2）基于层次池化的图分类

图神经网络（四）图分类（2）基于层次池化的图分类4.2基于层次化池化的图分类4.2.1基于图坍缩的池化机制1.图坍缩2.DIFFPOOL3.EigenPooling（1）图坍缩（2）池化操作4.2.2基于
炎武丶航·2023-02-02 11:40

python算法专项（十一）——ResNet网络搭建，抽取图片语义向量

参考链接：1、ResNet介绍2、resnet50结构图根据上面参考链接有两处纠错，如下图：1、介绍的表格里，最下面平均值池化应该是7*7才对，否则验证的时候结果输出不正确2、resnet50网络结构图的时候第一层应该是
鸿儒517·2023-02-02 07:49

项目实训（七）—场景视频切割

（1）首先采用一个边界网络（BNet）对镜头的差异与关系进行提取，BNet由两个分支网络构建，Bd捕捉镜头前后两幕的差异，Br用于捕捉镜头关系，由一个卷积加一个最大池化层构建。
weixin_46449172·2023-02-01 23:43

pytorch入门笔记

（数据可视化）2.tensorforms（数据处理）3.torchvision（数据集下载）4.dataloade二、pytorch模型介绍1.卷积1.1卷积在数字上的应用1.2卷积在图片上的应用2.池化
x秀x·2023-02-01 23:08

2020-NeurIPS-Path Integral Based Convolution and Pooling for Graph Neural Networks

NeurIPS-PathIntegralBasedConvolutionandPoolingforGraphNeuralNetworksPaper:https://arxiv.org/abs/2006.16811Code:基于路径积分的图神经网络卷积与池化图神经网络将传统神经网络的功能扩展到图结构数据
发呆的比目鱼·2023-02-01 21:26

2019-arXiv-Edge Contraction Pooling for Graph Neural

/1905.10990Code:https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/tree/master/benchmark/kernel图神经网络的边缘收缩池化池化层可以使
发呆的比目鱼·2023-02-01 21:56

Towards Sparse Hierarchical Graph Classifiers

文章目录1动机2相关工作3模型卷积层池化层readout层4实验论文：TowardsSparseHierarchicalGraphClassifiers稀疏层次图分类器的研究来源：NIPS2018Workshop
不务正业的土豆·2023-02-01 21:56

2018-NIPS-Towards Sparse Hierarchical Graph Classifiers

NIPS-TowardsSparseHierarchicalGraphClassifiersPaper:https://arxiv.org/abs/1811.01287Code:对稀疏分类分级图作者提出以往的图分类方法中通常使用单个全局池化步骤来聚合节点特征或手动设计的固定启发式算法
发呆的比目鱼·2023-02-01 21:26

2019-ICML-Towards Graph Pooling by Edge Contraction

https://graphreason.github.io/papers/17.pdfCode:https://github.com/Jiajia43/pytorch_geometric通过边收缩实现图池化池化层可以使
发呆的比目鱼·2023-02-01 21:26

深度学习入门-卷积神将网络(CNN)

深度学习入门-卷积神将网络(CNN)整体结构CNN与之前的神将网络不同的是，CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。
侯一鸣Supermonkey·2023-02-01 19:59

pytorch学习笔记8-神经网络实战

的使用使用SummaryWriter中的add_graph()展示model正文CIFAR-10模型模型结构及卷积参数计算CIFAR10数据集中每张图片有三个通道，高和宽是32*32的，经过三次卷积和最大池化
ThreeS_tones·2023-02-01 19:58

如何设计一个线程池？

使用线程池好处：降低资源消耗：通过池化技术重复利用已创建的线程，降低线程创建和销毁造
zhubaba·2023-02-01 18:17

粗读《Python 深度学习》（4）

粗读《Python深度学习》（4）第五章深度学习用于计算机视觉5.1卷积神经网络简介5.1.1卷积运算5.1.2最大池化运算5.2在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络5.2.1深度学习与小数据问题的相关性
猎猫骑巨兽·2023-02-01 17:43

第三次作业：卷积神经网络基础

文章目录一、视频学习第一部分：卷积神经网络相关概念概括卷积池化全连接小结第二部分：卷积神经网络典型结构发展历程AlexNetVGG16GoogleNetResNet疑问二、代码练习（一）练习1MNIST
in&de·2023-02-01 17:10

机器学期第一学期小结

卷积神经网络的基本单元：卷积层、Kernel-size、Zero-padding、池化层、非线性激活函数、全连接层LetNet网络结构：AlexNet网络结构：Vgg网络结构：RestNet网络结构：具体实现代码在仓库
Qin_xian_shen·2023-02-01 17:35

深度卷积神经网络、池化层、为什么使用卷积、残差网络

目录1.深度卷积神经网络(adeepconvolutionalneuralnetwork)输入图像的维度是，如果，计算输出图像维度公式：。s表示步幅，p表示填充的层数。filters的通道数是和输入图像的通道数保持一致的。分析上图案例：第一层卷积：(39+0-3)/1+1=37。即经过每一个filter卷积后，输出维度是37x37x1，由于有10个filters，所以最后输出为37x37x10。第
劳埃德·福杰·2023-02-01 15:15

卷积与池化层区别&YOLOV3三问三答

卷积神经网络由卷积核来提取特征，通过池化层对显著特征进行提取，经过多次的堆叠，得到比较高级的特征，最后可以用分类器来分类。
青春须早为,岂能长少年·2023-02-01 15:01

YOLOV3中卷积层，池化层，yolo层理解

前言：YOLOV3学习笔记，记录对卷积层，池化层，yolo层的理解，阐述深度学习中卷积核，通道数相关名词的含义。
开心的饲养员·2023-02-01 14:47

卷积神经网络的基本结构

池化层是一个特征压缩器，对上一层的特征进行压缩并尽可能减少图像的失真率，通过压缩特征使神经网络更具
计算机刘老师·2023-02-01 13:13

【深度学习笔记（五）】之卷积神经网络组成介绍

神经网络的结构是：输入层+隐藏层+激活函数+输出层卷积神经网络的组成：输入层+卷积层+激活函数+池化层+全连接层INPUT+CONV+RELU+POOL+FC（二）卷积层：所谓的卷积类似于图像空间域处理的卷积操作
开发小鸽·2023-02-01 13:12

（草履虫级别的精讲）卷积神经网络的基本组成结构

目录前言卷积神经网络的基本组成结构一.卷积层1.标准卷积层2.形变卷积3.空洞卷积二.池化层1.最大池化层2.平均池化层三.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.Leaky_ReLU5.
住在代码的家·2023-02-01 13:42

PyTorch基础（五）搭建Inception网络模型

上一篇博客中写了如何搭建基础的CNN网络，然后我又学习了比基本高级一点的神经网络框架，Inception框架，这个框架的核心作用就是不需要人为决定使用哪个过滤器，或者是够需要池化，而是由网络自己决定这些参数
zhiguo98·2023-02-01 13:42

inception网络_经典网络模型-inception v1 v2 v3 v4

inceptionmodel会将上一层产生的featuremap，分别使用1*1、3*3、5*5三种大小的卷积和3*3的最大池化并行生成4个形状相同的featuremap，然后将4个featuremap
weixin_39736650·2023-02-01 13:41

Inception 模型

https://blog.csdn.net/xxiaozr/article/details/71481356inceptionv1:去除了最后的全连接层，使用全局平均池化层来代替，因为全连接层的参数很多
weixin_33674976·2023-02-01 13:10

深度学习笔记(一)：卷积，池化

问题的提出常规的神经网络存在着一些致命的问题。对于大图片来说，如果使用神经网络，那么我们需要width*height*channel个weight，对于大图片来说这是难以处理的。首先这种全连接的方式是一种浪费，其次这么多weight很容易造成过拟合。所以我们提出了cnn。cnn的定义cnn是很多层layer的组合。每一层都通过一个不同的函数将一种activation转化为另一种。通常使用三种lay
Android笨鸟之旅·2023-02-01 05:36

CNN中卷积核大小、池化以及padding对输入图像大小的影响

我们发现在不使用padding操作时，经过卷积操作后，输出图像比输入图像小一点。为保证输出图像的大小不变，我们可以使用padding操作：conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3,padding=1)pool1=nn.MaxPool2d(2)conv2=nn.Conv2d(16,8,kernel_size=3,padding=1)pool2=nn.MaxPool2d(2
Cary.·2023-02-01 04:04

转置卷积（transposed convolution）

转置卷积：作用是上采样（其他上采用方法还有插值和反池化），转置卷积实际上也是一种卷积。
lizi0403·2023-02-01 04:00

2022VLMo: Unified Vision-Language Pre-Training with Mixture-of-Modality-Experts

具体地，我们引入了模态混合专家(MoME)Transformer，其中每个块包含一个特定于模态的专家的池化和一个共享的自注意力层。
weixin_42653320·2023-01-31 23:02

浅谈常见的基础神经网络

LeNet:基本结构：INPUT输入层、C1卷积层、S2池化层、C3卷积层、S4池化层、C5卷积层、F6全连接层、Output全连接层。
凤枭香·2023-01-31 23:31

卷积神经网络以及经典网络模型的浅谈

卷积神经网络实际就是在进行全连接层之前加入了一些卷积层和池化层，其目的在于特征提起。在图片识别领域，
fangkaipeng.com·2023-01-31 23:00

结合代码理解Pointnet++网络结构

前言Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务，由于网络将所有的点最大池化为了一个全局特征，因此局部点与点之间的联系并没有被网络学习到，导致网络的输出缺乏点云的局部结构特征，因此PointNet
Chris_34·2023-01-31 14:08

基于深度学习的高分辨率重建上采样算法总结

它有反卷积(Deconvolution，也称转置卷积)、上池化(UnPooling)方法、双线性插值（各种插值算法）。
一只小小的土拨鼠·2023-01-31 13:22

PyTorch Geometric(PyG) Pooling Layers(TopKPooling)简介

=0.5,min_score=None,multiplier=1,nonlinearity=)参数:in_channels(int)–输入通道数，也就是x的shape[1].ratio(float)–池化比率
yrwang_xd·2023-01-31 12:04

基于图同构网络（GIN）的图表征网络的实现

基于图同构网络（GIN）的图表征网络的实现基于图同构网络的图表征学习主要包含以下两个过程：首先计算得到节点表征；其次对图上各个节点的表征做图池化（GraphPooling），或称为图读出（GraphReadout
庚|流年的函数·2023-01-31 12:04

图神经网络_06-基于图神经网络的图表征学习方法

基于图同构网络(GIN)的图表征网络的实现过程基于图同构网络的图表征学习主要包含以下两个过程：首先计算得到节点表征；对图上各个节点的表征做图池化(Grap
hifuture_·2023-01-31 12:03

基于图神经网络的图表示学习方法

基于GIN的图表征网络的实现基于图同构网络的图表征学习包含以下过程：首先计算得到节点表征；然后对图上各个节点的表征做图池化，得到图的表征。
只爱写代码·2023-01-31 12:02
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