【深度学习】深度学习中的双线性变换？

最新推荐文章于 2025-05-21 10:27:55 发布
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#深度学习 #人工智能 #pytorch

这篇博客探讨了在Attention机制中为何使用双线性变换来计算匹配度，通过深入解析torch.nn.Bilinear模块，解释了这种变换如何帮助模型更好地捕捉输入序列之间的复杂关系，从而提升模型的性能。
深度学习·理论篇(2023版)·第002篇深度学习和计算机视觉中的基础数学知识01：线性变换的定义+基于角度的线性变换案例(坐标变换)+点积和投影+矩阵乘法的几何意义+图形化精讲
小李的研究生学习日记
10-29 3万+
线性变换是指具有如下性质的函数T：对于向量u和v，叫做加性（additivity），通俗来说就是两个向量的和经过变换后等于两个向量经过变换后的和。对于标量a、向量u和v叫做齐性（homogeneity），意思是给一个向量缩放一个倍数在变换和变换后再缩放这个倍数结果是一样的。一般来说，在机器学习和视觉中最常遇到的线性变换是矩阵乘法，也就是如下形式的线性变换。
深度学习在医学图像分类中的应用
AI天才研究院
10-27 1305
深度学习在医学图像分类中的应用 关键词： 深度学习，医学图像分类，卷积神经网络，循环神经网络，注意力机制，跨模态学习 摘要： 本文将深入探讨深度学习在医学图像分类中的应用。
深度学习涉及到的线性代数知识点总结（二）
liu1073811240的博客
11-23 1896
文章目录一、余弦相似度和欧式距离的关系二、相关性三、基四、线性变换五、仿射变换六、矩阵特征方程七、相似矩阵八、奇异值分解九、谱范数 一、余弦相似度和欧式距离的关系 如果对向量模长进行归一化，欧式距离和余弦相似度有如下计算关系： ● 适用场景        余弦相似度计算的向量的夹角，它并不关心向量的绝对大小。        欧式距离体现的是数值上的绝对差异。 ●
深度学习与计算机视觉学习笔记01-线性变换和非线性变换
Yeon_Zhang的学习笔记
07-12 9461
1.线性变换 （1）两个基本性质 a.加性:两个向量的和经过变换后等于两个向量变换后的和 b.齐性：一个向量缩放一个倍数变换等于先变换再缩放一个倍数 （2）点积和投影 a.点积：：通俗意义上的内积，表示两个向量对应元素的乘积，是欧几里得的标准内积。由此可知向量的长度公式为 对于点积的理解可以从变换和缩放角度加以分析...
深度学习中的子空间、线性变换和矩阵概念应用
xw555666的博客
04-25 3231
矩阵、变换和子空间是线性代数中相互关联的核心概念，它们在深度学习模型，尤其是 Transformer 模型的设计和理解中扮演着重要角色。理解矩阵、变换和子空间之间的关系对于设计和分析深度学习模型至关重要，它们提供了模型如何表示和处理数据的数学框架。
线性变换在人工智能领域的深度实践与应用探索
huanfeng_AI的博客
04-09 794
此外，线性变换的参数数量和计算复杂度随着数据维度的增加而急剧增加，可能导致过拟合和计算资源不足的问题。本文将详细探讨线性变换在人工智能领域中的实践应用，旨在揭示其背后的原理、方法以及所取得的成果。其基本原理在于通过线性组合的方式，将原始数据空间映射到一个新的特征空间，从而揭示数据的内在结构和规律。同时，随着数据规模的不断增大和模型复杂度的提升，线性变换的计算效率和优化问题也将成为研究的重点。在PCA中，线性变换矩阵由数据的协方差矩阵的特征向量构成，通过选择前几个主成分，可以实现对数据的有效压缩和降维。
双线性注意力变换：深度学习中的非局部建模新方法
"本文介绍了一种新型的非局部算子——具有分组双线性注意变换的深度神经网络，旨在更好地建模空间或时间的长期依赖性。这种方法受到人类视觉系统注意力机制的启发，能够快速识别并强调视觉场景中的重要局部，同时...
【机器学习】双线性模型
最新发布
2401_84149564的博客
05-21 1230
双线性模型是一种介于ARMA模型和随机系数ARMA模型之间的非线性模型，由Granger和Anderson于1978年提出。它在保留ARMA模型简单结构的同时，能够更好地捕捉数据中的非线性特征。本文详细介绍了两种基础的双线性模型：矩阵分解模型和因子分解机模型，并通过Python代码实现了它们的构建、训练和评估。矩阵分解模型广泛应用于推荐系统，而因子分解机模型则擅长处理高维稀疏数据和特征间的交互关系。实验结果表明，这两种模型在各自的应用场景中均表现出良好的性能。
精选资源
DBTNet:我们的NeurIPS'19论文“学习深度双线性变换以实现细粒度图像表示”的代码
03-08
提出的DBTNet可以将双线性特征深深地集成到CNN中，以学习细粒度的图像表示。 框架 主要结果 方法 方面 CUB-200-2011 斯坦福车 飞机 紧凑双线性 14k 81.6 88.6 81.6 内核池 14k 84.7 91.1 85.7 iSQRT-COV ...
深度学习最全面试题总结（一）
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05-04 2万+
导读：本系列深度学习面试题系列总结，资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题，可配合下列资料一起学习，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。侵权联系删除！
动手实现双线性插值(Bilinear_interpolation)
11-17
动手实现双线性插值简单版本，详情见博文： https://blog.youkuaiyun.com/a435262767/article/details/103113635
双线性池化（Bilinear pooling）tensorflow版
08-23
双线性池化（Bilinear pooling）tensorflow版，可以用于细粒度分类
深度学习blog-深刻理解线性变换和矩阵
人无再少年
01-04 1158
深度学习中避免不了矩阵运算，或者张量（其实是矩阵数组）运算。卷积是矩阵加、乘法，注意力也是一样。本质都一样，所谓注意力，卷积、滤波，是对不必了解数学的人说的，底层都是矩阵运算，线性变换。任何一个向量都可以用基向量的线性组合来表示。即任何一个向量都可以用基向量通过线性变换得到。矩阵相乘的几何意义就是两个线性变换的相继作用。通过线性变换，不仅可以得到这一组合的变换结果，也可以有效地计算任意向量的线性变换结果。看看旋转变换：比如上图所示，向量R逆时针旋转角度B前后的情况。
双线性映射
叼根棒棒糖打天下的博客
05-14 685
双线性映射广泛用于基于身份验证的加密等加密算法中。
[Matlab]双线性变换法设计数字高通滤波器
weixin_30415801的博客
06-13 4427
测试代码： %%****bin_hp.m*******************%% %% 使用双线性变换法设计高通滤波器 %% 2018年6月13日 14:27:37 %% author:Alimy close all; clear; clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %代码正文 %%%%%%%%%%%%%%%%%%...
[信号与系统]关于双线性变换
Andius的博客
06-21 5507
本文还是前置知识。
双线性的定义以及他的性质
zhuiyunzhugang的博客
07-26 7211
　G1和G2是q阶循环群，q为一个大素数，G1中的运算为加法，G2中的运算为乘法。 　　　双线性配对: 如果存在满足下列条件的ê: G1×G1→G2 　　　1．双线性: 对所有的P,QG1，a,bZ p ，有ê(aQ, bR) = ê(Q,R)ab； 　　　2．非退化性: 存在Q,RG1使得ê (Q,R) 不等于1； 　　　3．可计算的: 对任意的Q,RG1，存在一个高效的算法来计算ê(Q,R) 　　　称ê为双线性映射。 　　　注意,ê也是对称的, 因为ê是双线性的和G1是一个循环群，所以对于所有的Q,R∈
torch.nn.modules.linear—Bilinear
qq_40371180的博客
11-23 1875
功能描述 Applies a bilinear transformation to the incoming data: math:`y = x_1^T A x_2 + b` Shape: Input1: (N, *, Hin1) where Hin1 =  in1_features and * means any number of additional dimensions. All but the last dimension of the inputs should be the same. In
数字信号处理翻转课堂笔记13——用双线性变换法将模拟滤波器转换为数字滤波器
WM2101的博客
12-29 6368
用双线性变换法将模拟滤波器转换成数字滤波器
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