Preguntas etiquetadas con convolution

Recientemente leí Redes totalmente convolucionales para la segmentación semántica por Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell. No entiendo qué hacen las "capas deconvolucionales" / cómo funcionan. La parte relevante es 3.3. El muestreo ascendente es una convolución hacia atrás Otra forma de conectar salidas gruesas a píxeles densos es la …

188 neural-network  convnet  convolution 

Tengo problemas para entender la diferencia entre equivalente a traducción e invariante a traducción . En el libro Deep Learning . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville e Y. Bengio), uno puede encontrar en las redes convolucionales: [...] la forma particular de compartir parámetros hace que la capa tenga …

38 neural-network  deep-learning  convolution 

Estoy tratando de entender este artículo y no estoy seguro de qué es el muestreo bi-lineal. ¿Alguien puede explicar esto a un alto nivel? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

Si echamos un vistazo al 90-99% de los artículos publicados usando una CNN (ConvNet). La gran mayoría de ellos usa el tamaño de filtro de números impares : {1, 3, 5, 7} para los más utilizados. Esta situación puede generar algún problema: con estos tamaños de filtro, generalmente la operación …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Tengo una buena comprensión general del papel y el mecanismo de las capas convolucionales en Deep Learning para el procesamiento de imágenes en caso de implementaciones 2D o 3D: "simplemente" intentan capturar patrones 2D en imágenes (en 3 canales en caso de 3D). Pero recientemente me topé con capas convolucionales …

13 deep-learning  nlp  convolution 

Estas dos operaciones de convolución son muy comunes en el aprendizaje profundo en este momento. Leí sobre la capa convolucional dilatada en este artículo: WAVENET: UN MODELO GENERATIVO PARA AUDIO CRUDO y De-convolution se encuentra en este documento: Redes completamente convolucionales para la segmentación semántica Ambos parecen muestrear la imagen …

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?

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Suponga que tiene un archivo de video cuyo orden de píxeles se ha barajado una vez. Es decir, un orden aleatorio se definió una vez y se aplicó a todos los marcos. ¿Existe algún enfoque conocido para recuperar el orden inicial de píxeles? Tengo algunas ideas sobre cómo recuperar la …

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