啥是卷积核?动画演示|向量|转置|输入层|大语言模型_网易订阅

这样就通过转置卷积将2x2的矩阵反卷为一个4x4的矩阵,但从结果也可以看出反卷积的结果与原始输入信号不同。只是保留了位置信息,以及得到了想要的形状。空洞卷积(扩张卷积)空洞卷积也叫扩张卷积,指的是在正常的卷积核的点之间插入空洞。它是相对正常的离散卷积而言的,对于步长为2,填充为1的正常卷积如下图:插入...

最顶尖的大语言模型人才,只关心这10个挑战

3.低秩分解:它的关键思想是使用低维张量来替代高维张量,以减少参数的数量。例如,可以将一个3x3的张量分解为一个3x1的张量和一个1x3的张量的乘积,从而不再有9个参数,而只有6个参数。4.剪枝:指通过去除模型中对整体性能贡献较小的权重或连接来减小模型的大小。这四种技术至今仍然流行。Alpaca是通过知识蒸馏进行...

多端链动全域生态,度星选如何助力全链经营提效增质?|度星选达人...

在百度生态的赋能下,度星选达人营销形成了独特的“1x3”营销组合,构建出了一个串联百度多端、多场景、全域链动的商业闭环。首先,从连接的角度来看,百度多端矩阵下的内容形态会更加丰富,通过更丰富的内容营销玩法激活用户的关注,从而传递品牌价值。当达人发布内容后,度星选能够通过百度全域「搜+推」两大分发场景...

【深度学习】卷积核的基本概况

转置卷积过程为,第一步,将卷积核矩阵重新排列为4*16形状:第二步,将卷积结果重新排列为1维行向量:第三步,将重排矩阵转置后与行向量转置后相乘,得到16个元素的1维列向量:第四步,对列向量进行重排为4*4的矩阵,得到最终结果:这样就通过转置卷积将2x2的矩阵反卷为一个4x4的矩阵,但从结果也可以看出反卷积的...

收藏| 机器学习、深度学习面试知识点汇总

在DeepLabv3+中,最后的ASPP层,通过一个1x1卷积和3个3x3的空洞卷积,再concat上一个经过全局平均池化后双线性采样到同等维度的特征图。但是要注意,由于空洞卷积本身不会增大运算量,但是后续的分辨率没有减小,后面的计算量就间接变大了。httpszhuanlan.zhihu/p/52476083...

过来人教你如何掌握这几个AI基础概念

下图是我们将要构建的3层神经网络,图中使用的是常见的“神经元和突触”格式:我们先来看这张图,图中是一个三层的前馈神经网络(www.e993.com)2024年11月4日。左侧为输入层:三个圆圈表示神经元(即节点或特征,该网络将使用前三个调查问题作为特征)。现在,你看着这一列圆圈,想象它们分别代表一位顾客的答案。左上的圆圈包含问题1“你有猫吗?

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,...

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。

一文读懂物体分类AI算法

1.conv1-relu1-pool1-lrn1:11x11的卷积,步长为4,输出通道96,也就是96个特征图。分为两组,每组48个通道。然后通过一层relu的非线性激活。在经过一层最大值池化,池化核大小3x3,步长为2。最后再经过一层LRN,局部响应归一化。第一层运算后图片大小为27x27x96...

Vision Transformer必读系列之图像分类综述:MLP、ConvMixer 和...

几乎在同时,ResMLP也沿着这条思路也进行了一些尝试。示意图如下所示:从上图来看,几乎和MLP-Mixer一样,最核心的两个MLP层也是分成跨patch交互MLP层和跨通道MLP层。最后输出也是采用avgpool进行聚合后分类。同时作者观察到如下现象:...