invertible networks | BriefGPT

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全可逆双曲神经网络用于大规模表面和亚表面数据分割
地学和遥感数据的大规模时空 / 频率尺度导致使用卷积神经网络进行（次表面）数据分割时会出现内存问题。这项研究关注基于电报方程的全可逆网络，通过与以压缩形式直接包含卷积核的层相结合，解决了卷积核数量激增的问题。此外，我们展示了如何以非标准的方
PDF4 days ago
反向 - 前向微分
该研究论文探索了前向梯度计算作为可替代的反向传播方法，在可逆网络中减少内存占用的潜力，并引入了一种基于矢量 - 逆雅可比积的新技术，加速前向梯度计算并保持真实梯度的保真度。该方法在网络深度的时间复杂度是线性的，相比朴素前向传播的二次时间复杂
PDF4 months ago
利用向量空間和逆映射理解影像分析的神經網路系統
利用线性代数中的技术对神经网络层进行建模，并引入可逆网络的概念和算法，实现了特定输出的输入图像的计算。
PDF5 months ago
可逆去噪网络：轻量级真实噪声去除方案
提出了一种基于可逆网络的去噪方法 InvDN，通过将噪音输入转换成低分辨率的干净图像和包含噪音的潜在表示，再在反转时用来自先验分布的另一个采样的潜在表示来替换噪音表示，实现了对 SIDD 数据集最优的性能表现，且运行时间更短，模型大小只有最
PDF3 years ago
倒推学习倒推
本文提出了一种具有恒定内存的迭代逆模型，利用可逆网络避免存储中间激活数据，可以在 MRI 图像重建任务中训练具有 400 层的模型，并在公共数据集上证明这些更深、更具表现力的网络实现了最先进的图像重建。
PDF5 years ago