casual Convolution因果卷积、空洞卷积dilated convolution、Hybrid Dilated Convolution (HDC)

最新推荐文章于 2025-04-08 14:09:01 发布
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分类专栏： 深度学习
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/suixinsuiyuan33/article/details/79451069
本文深入探讨了因果卷积与空洞因果卷积的概念及其在深度学习中的应用，同时介绍了HDC技术，为读者提供了理解这些高级卷积技术的清晰路径。

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Python从0到100（九十五）：空洞卷积（Dilated Convolution）网络架构与PAMAP2数据集实验分析
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04-15 6万+
空洞卷积通过扩展感受野增强了上下文信息捕捉能力，从而在复杂行为识别中占据优势。未来，可通过引入注意力机制或动态调整空洞率，进一步提升模型对相似行为的区分能力及计算效率，以适应更广泛的应用需求。
如何理解空洞卷积（dilated convolution）
cumtchw
07-21 992
1.空洞卷积概念 Dilated/Atrous Convolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积) 或者是 Convolution with holes 从字面上就很好理解，是在标准的 convolution map 里注入空洞，以此来增加 reception field。相比原来的正常convolution，dilated convolution 多了一个 hyper-parameter 称之为 dilation rate 指的是kernel的间隔数量(e.g. 正常的 convolution 是
因果卷积(causal Convolutions)和扩展卷积(Dilated Convolutions)
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u013195114的博客
04-16 3万+
背景 对于序列问题(Sequence Modeling)的处理方法，通常采用RNN或者LSTM，例如处理一段视频/音频，往往会沿着时间方向（时序）进行操作。通常CNN网络都被认为适合处理图像数据而不适合处理sequence modeling问题；而今年来，由于RNN及LSTM这类模型的瓶颈，越来越多的人开始发现其实CNN对于这种序列问题的处理是被大大低估了，CNN建立的model要比之前人们之前用...
casual Convolution 和 dilated Convolution
落地生根
07-29 5449
参考链接：https://www.cnblogs.com/fantastic123/p/9389128.html author：gswycf 　　“An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling“，讲到了：虽然人们现在都在用RNN和LSTm去处理序列问题（se...
【NLP】因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）
My123456abc的专栏
09-16 5993
因果卷积： 因为要处理序列问题（即要考虑时间问题，）就不能使用普通的CNN卷积，必须使用新的CNN模型，这个就是因果卷积的作用，看下面一个公式，对与序列问题（sequencemodeling），主要抽象为，根据x1......xt和y1.....yt-1去预测yt，使得yt接近于实际值。 我们根据图片来看下因果卷积的样子，下面这个图片来自：https://deepmind.com/blog/...
TCN 时序卷积网络 （temporal convolutional network）【因果卷积、空洞卷积】
IN year
01-10 8879
因果卷积保证了在任何时间点t，输出只依赖于时间点t及其之前的输入，而不依赖于t之后的输入。具体地说，假设我们有一个一维的输入序列和一个大小为k的卷积核，为了实现因果卷积，我们可以在序列的开始处填充k-1个零，然后进行标准的卷积操作。最初的提出是为了解决图像分割的问题，常见的图像分割算法通常使用池化层和卷 积层来增加感受野，同时也缩小了特征图尺寸，然后利用上采样还原图像尺寸，特征图缩小在放大的过程造成了精度上的损失，因此需要一种操作可以在增加感受野的同时保持特征图的尺寸不变，从而代替下采样和上采样操作。
关于因果卷积
qq_45670407的博客
04-08 1120
关于深度学习中的因果卷积
因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）
weixin_30753873的博客
07-30 2761
因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling author：gswycf 　　最近在看关于NLP（自然语言处理）方面的文章，（其实不是自己要看），anyway，看了一个“An Empiric...
膨胀卷积 / 空洞卷积（Dilated convolution）
weixin_44223170的博客
03-28 2474
视频学习链接：[https://www.bilibili.com/video/BV1Bf4y1g7j8] 1. 认识膨胀卷积 r 为间隙，r = 1 时，就是普通卷积 2. 为什么要使用空洞卷积 提出原因： （1）maxpooling层，会降低特征层的高度和宽度，同时会导致丢失细节信息以及较小目标，丢失的信息和目标无法通过上采样操作进行还原。 （2）如果将maxpooling层去掉，会导致得到的特征图所对应原图的感受野变小 此时选用膨胀卷积，能够： （1）增大感受野 （2）保持原输入特征图的高度和宽度 3
【空洞卷积】Dilated Convolution是个什么神奇的存在？真的很好用！
985小水博的摸鱼日常
09-12 1297
【空洞卷积】Dilated Convolution学习笔记！
一般因果序列的线性卷积：Linear Convolution-matlab开发
06-01
此代码用于查找由于两个因果序列导致的线性卷积结果
卷积-反卷积、空洞卷积、因果卷积、图卷积
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03-19 2152
反卷积、空洞卷积
因果卷积、扩展卷积、时序卷积
weixin_44295084的博客
09-09 2240
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
因果卷积与空洞卷积
weixin_45553275的博客
03-15 931
因果卷积只能使用当前时间的之前的时间的特征。 因果卷积与膨胀卷积介绍
因果卷积，膨胀卷积，混合膨胀卷积
u012811785的博客
09-07 6988
因果卷积： 常常用于CNN网络来处理序列问题，针对序列问题x1，...xt,和y1，...,yt-1来预测yt。 时间t的状态预测依赖于前t-1个状态，具有因果关系。 如果考虑很久之前的变量x，就会导致卷积层数的增加。网络过于深会带来梯度下降，训练复杂，拟合效果不好的问题，因此提出了空洞卷积。 膨胀卷积（空洞卷积） 个人理解觉得膨胀卷积是因果卷积的变种。 在卷积核中增加空洞来增加感受野，不增加过多计算。 普通卷积有着3*3的卷积核 ...
【神经网络系列（中级）】因果卷积，就像是一个滑动窗口，它在时间序列上滑动，每次考虑窗口内的数据来计算输出。窗口的大小就是卷积核的大小
神经美学_茂森的博客
07-27 2306
因果卷积神经网络（Temporal Convolutional Network, TCN）是一种专为而设计的网络结构。它通过因果卷积层，能够有效地处理时间序列数据，捕捉时间序列中的长期依赖关系。其核心公式涉及卷积操作，通过卷积核在时间序列上滑动，提取特征并进行预测。ytx∗wtk0∑K−1​xt−k⋅wk其中，xt是输入时间序列在时刻t的值，wk是卷积核的权重，K是卷积核的大小，yt是卷积操作后的输出。
LSTM的备胎，用卷积处理时间序列——TCN与因果卷积（理论+Python实践）
忽逢桃林的博客
04-15 2万+
什么是TCN TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。 卷积如何处理时间序列 时间序列预测，最容易想到的就是那个马尔可夫模型： P(yk∣xk,xk−1,...,x1)P(y_k|x_k,x_{k-1},...,x_1)P(yk​∣xk​,xk−1​,...,x1​) 就是计算某一个时刻的输出...
可变形卷积与空洞卷积（Dilated Convolution）有何区别？
最新发布
05-01
引用[2]提到空洞卷积在处理不同大小物体时的挑战，如大dilation rate可能对小物体不利，需要设计如Hybrid Dilated Convolution来平衡。引用[4]则提到Dilated Block在实时语义分割中的应用，通过不同扩张率的分支提取...
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