Convolution

特に画像処理等で使われ主に二次元データの入力に対して特定の行列を掛け合わせて出力をする層。 学習はその行列の数字を更新していくことで実現する。
2017.9.3
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Convolutionの新規投稿

K
Edition: 1
Convolutionの誤差逆伝播
畳み込み層(Convolution層)の誤差逆伝播の計算についてのみまとめているページです.Convolutionの誤差逆伝播では、後続層からの入力と180度回転したConvolution層のパラメータ、順伝播の入力値を使って計算します.
  • 2019.01.28
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K
Edition: 1
Perturbation層
Perturbation層(perturbationは摂動)は入力されたチャンネルにランダムに生成した固定のノイズを足し合わせ非線形変換したものを重みで足し合わせて出力する層.実際にはConvolution層のような3x3の畳み込みは行わず、画素に注目しており言わば1x1の畳み込みを行っている. Convolution層で構成されるCNNをPerturbation層で置き換えたPNNを用いてもこれまでCNNで達成されていた性能が達成できる. ここではPerturbation層について簡単に紹介する.
  • 2018.07.05
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Edition: 1
Deconvolution層
厳密な数学の定義とはDeconvolutionの意味は違っており、transposed deconvolutional layerと呼ぶ方がよいとされる。
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
Convolution層
近年の画像入力のニューラルネットワークで活躍しているConvolution層(Conv層, 畳み込み層). 計算はかなりシンプルで、画像の各部分に対して行列を掛け合わせていき、その結果を新しい画像に詰め込んでいく処理。 世の中で解説も多いので簡単な解説に留める。
  • 2017.09.13
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Convolution人気知識・質問

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Perturbation層(perturbationは摂動)は入力されたチャンネルにランダムに生成した固定のノイズを足し合わせ非線形変換したものを重みで足し合わせて出力する層.実際にはConvolution層のような3x3の畳み込みは行わず、画素に注目しており言わば1x1の畳み込みを行っている. Convolution層で構成されるCNNをPerturbation層で置き換えたPNNを用いてもこれまでCNNで達成されていた性能が達成できる. ここではPerturbation層について簡単に紹介する.
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畳み込み層(Convolution層)の誤差逆伝播の計算についてのみまとめているページです.Convolutionの誤差逆伝播では、後続層からの入力と180度回転したConvolution層のパラメータ、順伝播の入力値を使って計算します.
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