一文读懂深度学习中的各种卷积
卷积的矩阵乘法:将Large输入图像(4×4)转换为Small输出图像(2×2)现在,如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置CT,并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质,那么我们就能得到公式CTxSmall=Large,如下图所示。卷积的矩阵乘法:将Small输入图像(2×2)转换为Large输出图像...
万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络(下篇)
在卷积中,3x3卷积核可以直接对图像进行卷积操作。在空间可分离卷积中,首先由3x1卷积核对图像进行卷积,之后再应用1x3卷积核。在执行相同的操作中,这就要求6个而不是9个参数了。此外,比起卷积,空间可分离卷积要执行的矩阵乘法运算也更少。举一个具体的案例,在卷积核为3x3的5x5图像上做卷积,...
Vision Transformer必读系列之图像分类综述:MLP、ConvMixer 和...
通过上图可以清晰的发现,局部注意力计算可以采用3x3DW卷积等效替换,并且可以总结出局部注意力的三条特性:·Sparseconnectivity:每个Token的输出只依赖于其所在局部窗口内的Tokens,而且各个channel之间是无联系的(这里忽略了attention中query,key和value的线性投影,attention可以看成在计算好的权...
过来人教你如何掌握这几个AI基础概念
第一行(顾客1的调查数据)[1,0,1]是一个1x3矩阵。我们将其乘以syn0(3x4矩阵),得到的l1是1x4矩阵。过程如下所示:注意,在代码第58行l1=nonlin(np.dot(l0,syn0)),我们将l1输入sigmoid函数,因为我们需要一个0到1的数值。从这行代码中,我们可以看到sigmoid函数的第一大优势。当我们将l0和syn0的点乘矩...
可分离卷积基本介绍
空间可分离卷积简单地将卷积核划分为两个较小的卷积核。最常见的情况是将3x3的卷积核划分为3x1和1x3的卷积核,如下所示:图1:在空间上分离3x3内核现在,我们不是用9次乘法进行一次卷积,而是进行两次卷积,每次3次乘法(总共6次),以达到相同的效果。乘法较少,计算复杂性下降,网络运行速度更快。