Dilated Convolutions——扩张卷积

最新推荐文章于 2024-01-11 11:32:49 发布
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本文深入探讨了空洞卷积的概念及其在深度学习中的应用。空洞卷积通过增加卷积核之间的间隔来扩大感受野，同时保持参数数量不变。这种技术在不增加计算成本的情况下，有效提升了网络对细节特征的捕捉能力。

在看pwcnet看到这个概念，其中论文中有一句话解释的很好，

A convolutional layer with a dilation constant k means that an input unit to a
filter in the layer are k-unit apart from the other input units to the filter in the layer, both in vertical and horizontal di-rections.

这里的unit指的是下图中的红点，但是下图中间那个图是加上第一张图的感受野才变成那样的，假如没有第一张图，直接是dilation_rate应该长成图2这样。目的是提高输出unit的感受野，但是卷积的参数没有变，输入还是9个unit

                                                                                                    图2 

_Gus_
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基于膨胀卷积神经网络（Dilated Convolutions）训练好的医疗命名实体识别工具
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【作品名称】：基于膨胀卷积神经网络（Dilated Convolutions）训练好的医疗命名实体识别工具 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目...
因果卷积、扩展卷积、时序卷积
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09-09 2260
写在前面：仅用于记录自己学习 1、因果卷积和扩展卷积： https://www.pianshen.com/article/3585691973/ 2、因果卷积、扩展卷积和时序卷积的原理和代码（结合3的论文中网络的结构图）： https://blog.youkuaiyun.com/qq_34107425/article/details/105522916 3、TCN时间卷积网络——解决LSTM的并发问题（有论文中的结构图）： https://www.cnblogs.com/bonelee/p/11376294.html
如何理解扩张卷积(dilated convolution)
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zhangxu
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扩张卷积（Dilated Convolution）也被称为空洞卷积或者膨胀卷积，是在标准的卷积核中注入空洞，以此来增加模型的感受野（reception field）。相比原来的正常卷积操作，扩张卷积多了一个参数： dilation rate，指的是卷积核的点的间隔数量，比如常规的卷积操作dilatation rate为1。它的论文是：《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》
扩张因果卷积的理解学习
weixin_44943389的博客
12-22 2273
在时序数据中，时间的顺序非常重要，因此设计一种卷积操作，能够有效捕捉时序中不同距离的关系，是很重要的。为了扩展感受野，TCN 中引入了扩张卷积的思想。扩张因果卷积结合了因果卷积和扩张卷积的优势，既能够考虑时序因果关系，又能够有效捕捉长期依赖性。传统的卷积操作是通过滑动窗口在输入序列上进行操作，但因果卷积则考虑了时间上的因果关系，确保在当前时间点之前的数据不会影响当前时间点的输出。扩张因果卷积的引入使得 TCN 能够有效地捕捉不同时间尺度上的时序关系，从而在处理时序数据时取得了良好的性能。
膨胀因果卷积是结合了扩张卷积和因果卷积的一种卷积核
weixin_44943389的博客
01-11 1689
膨胀因果卷积（Dilated Causal Convolution）是一种结合了膨胀卷积（Dilated Convolution）和因果卷积（Causal Convolution）的技术，主要用于序列数据处理，特别是在时间序列分析和生成模型中。它旨在同时增加模型的感受野并确保时间因果性。膨胀因果卷积通过其独特的设计，在处理序列数据时，提供了对长距离依赖的理解，同时保持时间序列的因果性，使其在语音合成、音乐生成和某些类型的时间序列预测任务中非常有效。
基于膨胀卷积神经网络（Dilated Convolutions）训练好的医疗命名实体识别工具.zip
最新发布
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　　英文原文:　Dilated Convolution 　　简单来说，扩张卷积只是运用卷积到一个指定间隔的输入．按照这个定义，给定我们的输入是一个2维图片，扩张率 k=1 是通常的卷积，k=2 的意思是每个输入跳过一个像素，k=4 的意思是跳过 3 个像素．最好看看下面这些 k 值对应的图片． 　　下面的图片表示了在 2 维数据上的扩张卷积．红点表示输入到此例中的 3x3 滤波器的数据点，绿色...
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