Свертка - это функциональнозначная операция над двумя функциями. е f и грамм g : ∫ ∞ - ∞ е ( τ ) г ( t - τ ) d τ ∫−∞∞f(τ)g(t−τ)dτ , Часто используется для получения плотности суммы независимых случайных величин. Этот тег также следует использовать для обратной операции деконволюции. НЕ используйте этот тег для сверточных нейронных сетей.
В настоящее время я занимаюсь учебником по углубленному изучению Udacity. В уроке 3 они говорят о свертке 1x1. Эта свертка 1x1 используется в начальном модуле Google. У меня проблемы с пониманием, что такое свертка 1x1. Я также видел этот пост от Янн Лекун. Может ли кто-нибудь любезно объяснить это...
Я обнаружил, что Imagenet и другие крупные CNN используют слои нормализации локального отклика. Однако я не могу найти столько информации о них. Насколько они важны и когда их следует использовать? С http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html#data-layers : «Уровень нормализации локального...
У меня нет компьютерного зрения, но когда я читаю некоторые статьи и статьи, связанные с обработкой изображений и сверточными нейронными сетями, я постоянно сталкиваюсь с термином translation invarianceили translation invariant. Или я много читал, что обеспечивает операция свертки translation...
[Этот вопрос также был задан при переполнении стека] Короче вопрос Я изучаю сверточные нейронные сети и считаю, что эти сети не обрабатывают каждый входной нейрон (пиксель / параметр) одинаково. Представьте, что у нас есть глубокая сеть (много слоев), которая применяет свертку к некоторому входному...
Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...
Я пытаюсь получить лучшее понимание оценки плотности ядра. Использование определения из Википедии: https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_esvaluation#Definition ечас^( х ) = 1NΣNя = 1Кчас( х - хя)= 1н чΣNя = 1К( х - хячас)ечас^(Икс)знак равно1NΣязнак равно1NКчас(Икс-Икся)знак равно1NчасΣязнак...
Архитектура AlexNet использует заполнение нулями, как показано на рисунке: Однако в статье нет объяснения, почему вводится это заполнение. Курс Standford CS 231n учит, что мы используем отступы для сохранения пространственного размера: Мне интересно, это единственная причина, по которой нам нужно...
Я изучаю сверточные нейронные сети (CNN) из-за их применения в компьютерном зрении. Я уже знаком со стандартными нейронными сетями feed-foward, поэтому я надеюсь, что некоторые люди здесь могут помочь мне сделать дополнительный шаг в понимании CNN. Вот что я думаю о CNN: В традиционных NN с прямой...
(Первоначально опубликовано на MSE.) Я видел много эвристических обсуждений классической центральной предельной теоремы, говорящей о нормальном распределении (или любом из устойчивых распределений) как об «аттракторе» в пространстве плотностей вероятностей. Например, рассмотрим эти предложения в...
Следующая проблема возникла недавно при анализе данных. Если случайная величина X следует нормальному распределению, а Y следует распределению χ2nχn2\chi^2_n (с n dof), как распределяется Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2 ? До сих пор я придумал ПРВ Y2Y2Y^2 :...
В сверточных нейронных сетях (CNN) матрица весов на каждом шаге переворачивает свои строки и столбцы для получения матрицы ядра, прежде чем приступить к свертке. Это объясняется в серии видео Хьюго Ларошелле здесь : Вычисление скрытых карт будет соответствовать выполнению дискретной свертки с...
Я читал Книгу Йошуа Бенжио по глубокому обучению, и на странице 224 написано: Сверточные сети - это просто нейронные сети, которые используют свертку вместо общего умножения матриц, по крайней мере, на одном из их уровней. однако я не был уверен на 100% в том, как «заменить умножение матриц...
Термины «повышающая дискретизация» и «транспонированная свертка» используются, когда вы делаете «деконволюцию» (<- не очень хороший термин, но позвольте мне использовать его здесь). Первоначально я думал, что они означают одно и то же, но мне кажется, что они разные после того, как я прочитал...
Я пытаюсь понять, почему сумма двух (или более) логнормальных случайных величин приближается к логнормальному распределению при увеличении количества наблюдений. Я посмотрел онлайн и не нашел никаких результатов, касающихся этого. Ясно, что если и Y являются независимыми логнормальными переменными,...
Основываясь на том, что я узнал, мы используем несколько фильтров в Conv Layer CNN для изучения различных детекторов функций. Но так как эти фильтры применяются одинаково (то есть скользят и умножаются на области ввода), разве они не изучат одни и те же параметры во время обучения? Следовательно,...
У меня есть несбалансированный набор данных в задаче двоичной классификации, где количество положительных и отрицательных значений составляет 0,3% против 99,7%. Разрыв между позитивами и негативами огромен. Когда я тренирую CNN со структурой, используемой в задаче MNIST, результат тестирования...
Стабильные распределения инвариантны относительно сверток. Какие подсемейства устойчивых распределений также замкнуты относительно умножения? В том смысле, что если f ∈ F и g ∈ F , то функция плотности вероятности произведения f ⋅ g (с точностью до константы нормализации) также принадлежит F ?FFFе∈...
Я хочу рассчитать / оценить свертку g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, где является плотностью и гладкая функция с компактным носителем . Свертка недоступна в закрытом виде, и мне нужно интегрировать ее численно. Мой вопрос: есть ли эффективный способ сделать...