convolution layer | BriefGPT

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CALM：卷积作为本地混合
本文研究了卷积层的特征映射与图像建模中一种特殊高斯混合未归一化的对数后验的等效性，并拓展了模型以推动多样化特征，并提出相应的 EM 算法来学习该模型。使用该方法学习卷积权重是高效的，可以保证收敛，并且不需要监督信息。
PDF5 months ago
CVPR单域泛化的渐进式随机卷积
研究提出了一种逐渐堆叠具有小卷积核的随机卷积层的渐进式方法来解决 RandConv 结构的局限性，并将基本随机卷积层开发成一个包括可变形偏移和仿射变换的随机卷积块，以支持纹理和对比度的多样化。该策略在单一领域泛化基准测试中表现优异。
PDFa year ago
CVPR基于循环神经网络和广义除法归一化的图像压缩
本文针对图像压缩中的深度学习方法进行了研究，提出了一种基于变速率编码器和解码器的分析和合成块，利用卷积层和广义除法归一化 (GDN)，并使用像素 RNN 方法进行量化。实验结果表明，所提出的可变速率框架结构，能够优于现有方法和标准图像编解码
PDF3 years ago
图像识别的本地关系网络
本文提出了一种新的图像特征提取器 —— 局部关系层，它基于局部像素对的组合关系自适应地确定聚合权重，从而更高效地将视觉元素组合成更高级别实体，提供更好的语义推理，通过局部关系层构建的神经网络（LR-Net）在大规模识别任务中具有比其卷积网络
PDF5 years ago
ACL基于胶囊网络的知识图谱补全与搜索个性化嵌入模型
本文提出了一种名为 CapsE 的嵌入模型，探索了胶囊网络来模拟关系三元组（主体、关系、客体），该模型通过卷积层将三列矩阵表示的关系三元组映射为胶囊并计算得分，测试结果表明在 WN18RR 和 FB15k-237 数据集上表现优于之前的嵌入
PDF6 years ago
深度神经网络中的多偏置非线性激活
本文提出了一种名为 MBA 的多偏置非线性激活层，它采用多重阈值对卷积核的响应进行解耦，从而在特征空间中生成更多的模式，并在低计算成本下选择不同幅度范围内的响应来形成更丰富的表示。此简单而有效的方案在多个基准测试中实现了最先进的性能。
PDF8 years ago