convolution 第10页

Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition 论文阅读笔记

Conformer:Convolution-augmentedTransformerforSpeechRecognition论文鉴赏Conformer：针对语音识别的卷积增强by熠熠发光的白前言：这是我人生中第一次看相关论文

熠熠发光的白·2022-11-23 07:21

#Reading Paper# LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation

#论文题目：LightGCN:SimplifyingandPoweringGraphConvolutionNetworkforRecommendation（LightGCN:简化和增强图卷积网络的推荐）#论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401063#论文源码开源地址：https://github.com/gusye1234/LightGCN

堇禤·2022-11-23 03:28

02.计算机视觉（上）

卷积（Convolution）池化（Pooling）ReLU激活函数批归一化（BatchNormalization）丢弃法（Dropout）a.卷积算子应用举例（1）黑白边界检测,使用Conv2D算子设置宽度方向的卷积核为

起跳的小糖·2022-11-23 03:36

解决tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.

使用tensorflow2.x时报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError:Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize,sotrylookingtoseeifawarninglogmessagewasprintedabov

零壹博弈·2022-11-22 13:19

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm出错

神经网络训练时出现无法获取卷积算法的问题tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError:Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize使用训练环境：Tensorflow2.3.0，CUDA10.1，cuDNN7.6.5。当实例化VGG1

zx超·2022-11-22 13:48

报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.

UnknownError:Failedtogetconvolutionalgorithm.运行sess.run()错误行标定这一行：sess.run(optimizer,feed_dict={x:batch_x,y:batch_y,keep_prob:dropout}显示错误信息：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError:Failed

燕芝沛然·2022-11-22 13:18

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.的一种解决方法

2021-03-23使用tensorflow构建卷积神经网络训练时出现这个错误tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError:Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize,sotrylookingtoseeifawarninglogm

scrence·2022-11-22 13:15

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is p

本人的环境具体如下：Windows1064位专业版GeForce930M显卡驱动：385.54CUDA9.0_CUDNN7tensorflow-gpu1.12.0keras2.2.4只在以上环境下适用，别的环境只做参考，切勿照搬！！！！！！在用Keras运行卷积网络的时候，上一天明明运行成功过，但是突然就出现的这个错误，所以我也搞不懂为什么。。。我看了很多博客，原因分析及解决方案多种多样。1、有说

无痕公子style·2022-11-22 13:12

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.

解决报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError:Failedtogetconvolutionalgorithm.错误解决办法升级CuDNN根据输出窗口的提示这里说明需要更高版本的CuDNN以我为例这里提示我，我的环境中的CuDNN是7.4.1，不满足环境需求。之后我将CuDNN升级到7.6.5，将问题解决。如何升级？可以参考其他博

YilK·2022-11-22 13:05

【Python项目实战】基于时间卷积网络(Temporal Convolution Network ,TCN)的发动机剩余寿命预测

摘要航空发动机结构复杂,状态变量多且相互之间存在着严重非线性特征,传统的基于物理失效模型的方法难以精确地预测发动机的剩余寿命(RUL)。针对此问题,采用时间卷积网络(TemporalConvolutionNetwork,TCN)作为一种最新出现的序列神经网络,被证明在序列数据预测上有良好的效果。采用TCN实现对发动机剩余寿命进行预测,预测过程通过建立退化模型,给每个训练样本添加RUL标签;将特征输

大桃子技术·2022-11-22 13:23

window 学习pytorch unet代码之self.inc = DoubleConv(n_channels, 64)

n_channels,64)可以猜测，channels是输入channel，64是要输出的channel看看DoubleConv函数的具体实现classDoubleConv(nn.Module):"""(convolution

guyuezunting·2022-11-22 12:24

CNN卷积神经网络各层的参数和神经元数量的计算方法注释

importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,Dropout,Convolution2D

思想的牛仔·2022-11-22 04:58

Numpy实现神经网络全连接层

Numpy实现神经网络全连接层详细源码戳：https://github.com/AKGWSB/Convolution-Neural-Network-Frame-only-based-on-Numpy-（

AkagiSenpai·2022-11-22 03:19

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第二周--CNN

文章目录摘要一、CNNreceptivefield共享参数convolution两种讲解方法的对比pooling二、Application:PlayingGo总结摘要本文主要介绍CNN的架构设计，首先提出为什么使用

hehehe2022·2022-11-22 01:41

RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

参考这里https://stackoverflow.com/questions/61467751/unable-to-find-a-valid-cudnn-algorithm-to-run-convolution

Nightmare004·2022-11-21 22:10

论文粗翻译《Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation》

Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation摘要空间金字塔池化模块和编码器-解码器结构被应用于深度神经网络来解决语义分割问题。前一种网络通过多系数、多有效感受野的卷积或池化操作来探测输入的特征，从而能够编码多尺度的上下文信息;后一种网络通过逐步恢复空间信息来捕捉更清晰的目标边界。在这项工作中，我们

interesting233333·2022-11-21 22:05

java图像处理图片卷积浮雕化,图像处理之vImage（二）——卷积

vImage学习笔记——卷积(Convolution)卷积(Convolution)是一个常用的图像处理技术，可以改变像素强度，从而影响周围其他像素的强度。

Jenny·Yang·2022-11-21 19:04

Patch-Based 3D Unet for Head and Neck Tumor Segmentation with an Ensemble of Conventional and Dilate

Patch-Based3DUnetforHeadandNeckTumorSegmentationwithanEnsembleofConventionalandDilatedConvolutions总结：普通的3DUnet通过超参数（patchsize、loss、convolution

Never_Jiao·2022-11-21 16:23

分类预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)分类预测

卷积神经网络)分类预测目录分类预测|MATLAB实现CNN(卷积神经网络)分类预测CNN分类框架CNN程序设计网络显示网络训练网络评估参考资料致谢CNN分类框架本次使用imageInputLayer、convolution2dLayer

机器学习之心·2022-11-21 14:58

SCINet:Time Series Modeling and Forecasting with Sample Convolution and Interaction学习记录

SCINet称为样本卷积交换网络，是一个用于时间序列预测的神经网络模型，其是在Dilatedcasualconvolution的基础上进行设计的，对于Dilatedcasualconvolution，其特点如下：该模型是在casualconvolution上改进的：因果卷积模型要求对时刻t的预测只能通过t时刻之前的输入x1到xt-1来判别，使用mask来实现。缺点：造成信息大量浪费，只能基于第一层

彭祥.·2022-11-21 12:03

PyTorch 深度学习实践第10讲

2、卷积(convolution)后，C(Channels)变，W(width)和H(Height)可变可不变，取决于是否padding。subsamp

追寻远方的人·2022-11-21 08:38

上采样和反卷积 Up-sampling and Transposed Convolution (Deconvolution)

文章目录1.卷积操作2.卷积矩阵3.反卷积4.反卷积矩阵5.使用卷积计算反卷积6.总结参考文献使用反卷积（TransposedConvolution）来进行上采样操作，不需要借助插值方法，并且可以提供能够学习的参数。反卷积在DCGAN和图像的语义分割网络中，有很重要的应用。1.卷积操作我们用一个简单的例子来介绍卷积的计算过程。如下图所示，用一个3x3的卷积核对一个4x4的矩阵进行卷积操作，步长为1

KyrieLiu52·2022-11-21 04:13

【深度学习】详解卷积神经网络的实战知识

文章目录一、构建神经网络二、前向传播（Forwardpropagation）2.1卷积层（Convolution）2.1.1卷积运算——提取特征2.1.2稀疏连接——降低了模型的复杂度，防止过拟合2.1.3

胖墩会武术·2022-11-21 03:25

稀疏卷积 Sparse Convolution Net

概述这是一篇对稀疏卷积讲述非常全面的文章，理解起来毫不费事。这里要和SPConv相区别，这是两个完全不同的东西。SPConv是为了解决普通3*3卷积算子参数冗余而设计的，一种“即插即用”计算单元，可以随时随地替换普通3*3卷积算子，可以用来提高模型推理速度吧。跟剪枝算法差不多。下面要讲述的是稀疏卷积SparseConvolutionNet，转载自https://zhuanlan.zhihu.com

AI松子666·2022-11-21 01:28

实现卷积的几种代码方式

目录摘要卷积（convolution）1、pytorch实现2、对input展开矩阵相乘3、对kernel展开以及矩阵相乘转置卷积1、API实现2、对kernel矩阵转置+矩阵相乘总结摘要卷积的基本元素有着

白小李·2022-11-20 22:11

Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition

1.论文摘要Transformer为基础的模型擅长捕捉content-basedgloablinteractions；卷积更适合捕捉局部的localfeatures.本文将两者的优势结合起来，并且使用的参数更少，在Lbrispeech上达到了SOTAwith2.1/4.3%的wer.2.模型结构Multi-HeadedSelf-AttentionModuleConvolutionModuleFee

pitaojun·2022-11-20 20:27

PyTorch中的反卷积（Transposed Convolution）

目录PyTorch中的反卷积（TransposedConvolution）Output计算公式反卷积的stride反卷积的dilation反卷积的paddingPyTorch中的反卷积（TransposedConvolution）反卷积是计算机视觉领域中的一种上采样的方法，除了反卷积以外，还可以采用unpooling和bilinearinterpolation方法做上采样。反卷积并不是卷积操作的逆

X.y FAn·2022-11-20 20:33

[Transformer]CoAtNet:Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes

CoAtNet:卷积+注意力用于任意规模的分类任务AbstractSectionIIntroductionSectionIIModelPart1MergingConvolutionandSelf-AttentionPart2VerticalLayputDesignSectionIIIRelatedWorkSectionIVExperimentsPart1MainResultsPart2Ablati

黄小米吖·2022-11-20 11:03

CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes翻译

点击下载论文实现代码实现代码摘要人们对Transformers应用在在视觉领域越来越感兴趣，但是他们仍然落后于现在的最好的卷积神经网络。在本篇论文中，我们显示了尽管Transformers试图有更大的模型性能，但是由于缺乏正确的归纳偏置，Transformers的泛化能力比卷积神经网络要差。为了有效的结合两个架构的强项，我们呈现了CoAtNets模型(读作‘coat’nets)，根据两个关键构思而

jjw_zyfx·2022-11-20 11:00

CoAtNet Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes 论文学习

AbstractTransformers在计算机视觉任务上得到了越来越多的关注，但仍落后于SOTA卷积网络。本文作者证明，尽管Transformers具有更强的模型能力，但因为缺乏归纳偏置特性，它的泛化性要落后于CNN。为了有效地结合二者的长处，作者提出了CoAtNets，它的构建主要基于两个关键想法：（1）我们可以通过简单的相对注意力将深度卷积和自注意力自然统一；（2）在提升泛化性、能力和效率方

calvinpaean·2022-11-20 10:25

CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes

本文系统调研了CNN和Transformer的特性，并将两者结合提出新的家族式网络：CoAtNet，无额外数据时高达86%准确率，在JFT加持下，高达89.77%！性能优于CvT、BotNet和Swin等网络。谷歌两天祭出两大Backbone，昨天的ViT-G，今天的CoAtNet…注：别老收藏呀，欢迎点赞，支持分享！想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-

Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

CoAtNet：Marrying Convolution and Attentionfor All Data Sizes文章详解（结合代码）

1.简介混合深度卷积和自注意力论文中提到了的ViT的主要限制之一是其令人印象深刻的数据需求。虽然ViT在庞大的JFT300M数据集上显示出令人兴奋的结果，但它在数据量少的情况下性能仍然不如的经典CNN。这表明Transformers可能缺少CNN拥有的泛化能力，因此需要大量数据来弥补。但是与CNN相比，注意力模型具有更高的模型容量。CoAtNet的目标是将CNN和Transformer的优点融合到

Orange_sparkle·2022-11-20 10:18

Spherical Convolution

2DConvolution我们知道，常规做convolution都是以一个矩形作为卷积核，通过输入输出通道数来指定核数，超参数直接指定核大小这是最常用的卷积，但是图片是一个regular的input，而

一个普通的求学者·2022-11-20 01:23

pytorch 训练 RuntimeError Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

pytorch训练RuntimeError:UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolutionpytorch训练RuntimeError:UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution#问题描述：python:3.95pytorch:1.10.2pythontrain.py--img640--batch

mtl1994·2022-11-20 01:48

轻量级channel-attention代码 pytorch

GitHub-xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch:PytorchimplementationofvariousAttentionMechanisms,MLP,Re-parameter,Convolution

Vertira·2022-11-20 00:08

C++元编程——CNN卷积层使用ReLu激活和NAdam更新

废话不多，直接上代码：#ifndef_CONVOLUTION_LAYER_HPP

腾昵猫·2022-11-19 22:25

【DCANet2022】DCANet: Differential Convolution Attention Network for RGB-D Semantic Segmentation

DCANet:DifferentialConvolutionAttentionNetworkforRGB-DSemanticSegmentationDCANet：用于RGB-D语义分割的差分卷积注意网络arXiv:2210.06747v1[eess.IV]13Oct202文章地址：https://arxiv.org/abs/2210.06747代码地址：摘要结合RGB图像和相应的深度图进行语义

不会声调的博er·2022-11-19 18:54

【DCANet2022】：DCANet: Differential Convolution Attention Network for RGB-D Semantic Segmentation

DCANet:DifferentialConvolutionAttentionNetworkforRGB-DSemanticSegmentationDCANet:RGB-D语义分割的差分卷积注意网络arXiv:2210.06747v1[eess.IV]13Oct2022文章地址：https://arxiv.org/abs/2210.06747代码地址：摘要结合RGB图像和相应的深度图进行语义分

不会声调的博er·2022-11-19 18:54

ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision内容理解

ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervision内容理解一、Abstract二、引言三、背景介绍1、目前VLP模型框架介绍2、多模态交互框架3、VisualEmbedding框架四、VILT模型1、模型总览2、预训练计划3、WholeWordMasking4、ImageAugmentation5、模型结

乄洛尘·2022-11-19 14:58

卷积的理解

我对卷积的理解最容易理解的对卷积(convolution)的解释理解深度学习中的卷积这里做一下总结吧。

newchenxf·2022-11-19 14:25

卷积-CNN-GCN-LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation论文笔记

参考博客：https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/3326576041.卷积连续：(f∗g)(n)=∫−∞+∞f(τ)g(n−τ)dt(f*g)(n)=\int_{-\infty}^{+\infty}f(\tau)g(n-\tau)dt(f∗g)(n)=∫−∞+∞f(τ)g(n−τ)dt离散：(f∗g)(n)=∑τ=−∞+∞f(τ)g(n−τ)

hxl220284·2022-11-19 12:23

2021： ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

摘要现有的VLP方法严重依赖图像特征提取过程，大多包含区域监督（如目标检测）和卷积的结构（如ResNet）。尽管在文献中忽略，但我们发现有两个问题：1）效率/速度，仅仅提取特征就比多模态交互步骤需要更多的计算；2）表达能力，因为它是视觉嵌入器及其预定义的视觉词汇的表达能力上限。本文，我们提出一个最小的VLP模型--视觉和语言Transformer(ViLT)，将视觉输入的处理大大简化为与处理文本输

weixin_42653320·2022-11-19 06:00

李宏毅机器学习笔记p21：CNN

文章目录前言一、CNN与图像处理二、CNN架构convolution（卷积层）一些词语概念的理解maxpooling（池化层）flatten三、分析CNN学习1.分析filter2.分析全连接层3.分析

鸿鹄一夏·2022-11-19 02:02

增强图像细节c语言,第三章空域图像增强(2017C).ppt

255255255MaxvaluesinimageFiltercoefficientsABCMaxfilterresponse==Ifmaxfilterresponse=255(onebyte)thenNormalizedfilterresponse=filterresponse/(A+B+C)Convolution

weixin_39985286·2022-11-19 02:27

深度学习笔记 5 卷积、池化

目录1.卷积1.1卷积的目的1.2卷积的基本属性1.3卷积的特点2.卷积分类与计算2.1标准卷积2.2反卷积2.3空洞卷积2.4深度可分离卷积2.5分组卷积3.池化1.卷积卷积（Convolution）

李同学_道阻且行·2022-11-19 01:37

李宏毅机器学习-卷积神经网络

文章目录写在前面为什么用CNNProperty1：SmallRegionProperty2：SamePatternsProperty3：SubsamplingCNN架构结构简介Convolution一些卷积层的基本概念

Tongsen99·2022-11-18 11:13

Keras ：利用卷积神经网络CNN对图像进行分类，以mnist数据集为例建立模型并预测

引入计算机视觉图像特征如何区分图像的类别卷积神经网络卷积Convolution卷积层池化Pooling卷积神经网络以mnist数据集为例建立模型并预测简单分析py代码（全/包括预测本地图片）碎碎念念引入阴雨连绵的周五

陈杉菜·2022-11-18 11:41

刘二大人CNN

2、卷积(convolution)后，C(Channels)变，W(width)和H(Height)可变可不

linyuxi_loretta·2022-11-16 10:44

深度学习--卷积神经网络精讲、深入浅出

ConvolutionalNeuralnetwork(part1)CNN常常被用在影像处理上，它的theorybase就是三个property，和两个架构convolution架构：针对property1

Unquestioned·2022-11-15 17:43

[2022-10-17]神经网络与深度学习第4章 - 卷积神经网络(part 1)

contents卷积神经网络(part1)写在开头卷积(convolution)二维卷积运算卷积算子二维卷积算子二维卷积的参数量和计算量感受野卷积tricks步长零填充带步长和零填充的二维卷积算子带步长和填充的二维卷积算子实现使用卷积运算完成图像边缘检测任务写在最后卷积神经网络

三工修·2022-11-15 17:42

推荐频道

convolution