Гвоздь с извилинами 5 букв: Гвоздь с извилинами 5 букв

деревянный гвоздь 5 букв

Спица	Деревянный гвоздь в крестьянской избе, на который вешали полотенце 5 букв
Колок	Местное: деревянный гвоздь, укрепленный в стене и служащий вешалкой 5 букв
Цикля	Ручной инструмент для выравнивания, зачистки деревянных изделий — стальная пластинка, заделанная в деревянную ручку 5 букв
Гумно	Огороженный участок земли в крестьянском хозяйстве, предназначенный для хранения, молотьбы и другой обработки зёрен хлеба. В гумне может стоять деревянное сооружение, называемое рига или овин, в котором сушатся снопы сена и молотится зерно. Также для молотьбы зёрен может быть возведён отдельный деревянный сарай, называемый клуня 5 букв
Шпиль	Длинный гвоздь 5 букв
Знамя	Единичное флажное изделие. Как правило, знамя изготавливается из дорогостоящих материалов и богато украшается вышивкой, бахромой, кистями, лентами. Само полотнище изготавливают из двух прямоугольных кусков ткани, сшивая их по периметру. Знамя крепят непосредственно к древку с помощью специальных знаменных гвоздей. Утрата знамени его владельцем, например воинской частью, считается большим позором 5 букв
Шпиль	Большой длинный гвоздь 5 букв
Штырь	Гвоздь с зазубренным концом 5 букв
Метиз	Стальные канаты, гвозди и болты 5 букв
Клещи	Столярный инструмент для гвоздей 5 букв

деревянный гвоздь 5 букв, на букву Ш

Шайка	Низкое и широкое деревянное или металлическое ведерко с двумя ручками по бокам 5 букв
Шпала	Массивный поперечный деревянный или железобетонный брус, на котором закрепляются рельсы 5 букв
Шуруп	Винт с конусообразным стержнем для крепления деревянных деталей 5 букв
Шашка	Длинноклинковое рубяще-колющее боевое холодное оружие. Клинок однолезвийный, слабо изогнутый, у боевого конца двулезвийный, длиной менее 1 метра. Эфес обычно состоит только из рукояти с загнутой, обычно раздваивающейся головкой, без крестовины, что является характерным признаком этого вида оружия. Ножны деревянные, обтянутые кожей, с кольцами для портупеи на выгнутой стороне 5 букв
Шайка	Деревянный сосуд в виде низкого ведра с рукояткой 5 букв
Шпала	Бетонный или деревянный брус, поперечная опора для рельсов 5 букв
Шатёр	(архитектура) архитектурная форма в виде многогранной пирамиды, служащая для завершения архитектурного сооружения. Шатрами завершали храмы, колокольни, башни и крыльца. Шатры бывают деревянные и каменные 5 букв
Шпунт	Деревянная, металлическая или железобетонная свая, имеющая гребень и паз 5 букв
Шпуля	Деревянная или картонная насадка, надеваемая на веретено для наматывания на нее пряжи 5 букв

надежный гвоздь 5 букв

Оплот	Надежная защита, твердыня 5 букв
Кольт	Американский револьвер, надежно служивший ковбоям при освоении Дикого Запада 5 букв
Отказ	Одно из основных понятий надежности; несогласие 5 букв
Столп	Выдающийся деятель, являющийся надежной опорой 5 букв
Порох	Вот… струйкой сероватой // На полок сыплется. // Зубчатый, // Надежно ввинченный кремень // Взведен еще.» (А. Пушкин, «Евгений Онегин») 5 букв
Ковер	Под него для пущей надежности многие прятали деньги, драгоценные бумаги 5 букв
Шпиль	Длинный гвоздь 5 букв
Знамя	Единичное флажное изделие. Как правило, знамя изготавливается из дорогостоящих материалов и богато украшается вышивкой, бахромой, кистями, лентами. Само полотнище изготавливают из двух прямоугольных кусков ткани, сшивая их по периметру. Знамя крепят непосредственно к древку с помощью специальных знаменных гвоздей. Утрата знамени его владельцем, например воинской частью, считается большим позором 5 букв
Шпиль	Большой длинный гвоздь 5 букв
Спица	Деревянный гвоздь в крестьянской избе, на который вешали полотенце 5 букв

Большой длинный гвоздь 5 букв

металлический гвоздь 5 букв, на букву Ш

Шайка	Низкое и широкое деревянное или металлическое ведерко с двумя ручками по бокам 5 букв
Шишак	Металлический шлем с острием, заканчивающимся шишкой 5 букв
Шашка	Рубящее и колющее холодное оружие с менее изогнутым, чем у сабли, клинком и носимое в кожаных (а не в металлических- как сабля) ножнах 5 букв
Шишак	Старинный воинский головной убор в виде металлического шлема, заканчивающегося острием- шишом вершина которого обычно увенчивалась небольшой шишкой 5 букв
Шишак	В старину: металлический шлем с острием, утолщенным на конце 5 букв
Штамп	Инструмент, металлическая форма для серийного изготовления изделий 5 букв
Шпунт	Деревянная, металлическая или железобетонная свая, имеющая гребень и паз 5 букв
Шпора	Металлический стержень на дужке с зубчатым или гладким колесиком, прикрепляемый к заднику сапога всадника и служащий для управления лошадью 5 букв
Шабер	Режущий инструмент, предназначенный для выравнивания поверхности металлических изделий соскабливанием очень тонкой стружки (род стамески)

канцелярский гвоздь 5 букв

Знамя	Единичное флажное изделие. Как правило, знамя изготавливается из дорогостоящих материалов и богато украшается вышивкой, бахромой, кистями, лентами. Само полотнище изготавливают из двух прямоугольных кусков ткани, сшивая их по периметру. Знамя крепят непосредственно к древку с помощью специальных знаменных гвоздей. Утрата знамени его владельцем, например воинской частью, считается большим позором 5 букв
Шпиль	Большой длинный гвоздь 5 букв
Спица	Деревянный гвоздь в крестьянской избе, на который вешали полотенце 5 букв
Штырь	Гвоздь с зазубренным концом 5 букв
Колок	Местное: деревянный гвоздь, укрепленный в стене и служащий вешалкой 5 букв
Метиз	Стальные канаты, гвозди и болты 5 букв
Клещи	Столярный инструмент для гвоздей 5 букв
Клещи	Искоренитель гвоздей 5 букв
Шуруп	Гвоздь забивают, а его вкручив.. 5 букв
Шуруп	Гвоздь забивают, а его вкручивают 5 букв

нарезной гвоздь 5 букв, на букву Ш

Шпиль	Длинный гвоздь 5 букв
Шпиль	Большой длинный гвоздь 5 букв
Штырь	Гвоздь с зазубренным концом 5 букв
Шуруп	Гвоздь забивают, а его вкручив.. 5 букв
Шуруп	Гвоздь забивают, а его вкручивают 5 букв
Шуруп	Ещё не винт, но уже и не гвоздь 5 букв
Шуруп	«Кручёный» гвоздь 5 букв
Шуруп	Гвоздь с извилинами 5 букв
Шуруп	Гибрид винта и гвоздя 5 букв
Штифт	Гвоздь без шляпки 5 букв

Комплексное введение в различные типы сверток в глубоком обучении | by Kunlun Bai

Другой пример многоканальных данных — это слои в сверточной нейронной сети. Слой сверточной сети обычно состоит из нескольких каналов (обычно сотен каналов). Каждый канал описывает разные аспекты предыдущего уровня. Как сделать переход между слоями с разной глубиной? Как преобразовать слой с глубиной n в следующий слой с глубиной m ?

Прежде чем описывать процесс, мы хотели бы пояснить несколько терминов: слои, каналы, карты функций, фильтры и ядра.С иерархической точки зрения концепции слоев и фильтров находятся на одном уровне, а каналы и ядра — на один уровень ниже. Каналы и карты функций — это одно и то же. Слой может иметь несколько каналов (или карт функций): входной слой имеет 3 канала, если входные данные представляют собой изображения RGB. «Канал» обычно используется для описания структуры «слоя». Точно так же «ядро» используется для описания структуры «фильтра».

Разница между «слоем» («фильтром») и «каналом» («ядром»).

Разница между фильтром и ядром немного сложна. Иногда они используются как синонимы, что может создать путаницу. По сути, эти два термина имеют тонкое различие. «Ядро» относится к двумерному массиву весов. Термин «фильтр» относится к трехмерным структурам нескольких ядер, уложенных вместе. Для 2D-фильтра фильтр такой же, как и ядро. Но для 3D-фильтра и большинства сверток в глубоком обучении, фильтр — это набор ядер. Каждое ядро уникально, подчеркивая разные аспекты входного канала .

При использовании этих концепций многоканальная свертка происходит следующим образом. Каждое ядро применяется к входному каналу предыдущего слоя для создания одного выходного канала. Это процесс, связанный с ядром. Мы повторяем этот процесс для всех ядер, чтобы создать несколько каналов. Затем каждый из этих каналов суммируется, образуя один единственный выходной канал. Следующая иллюстрация должна прояснить процесс.

Здесь входной слой представляет собой матрицу 5 x 5 x 3 с 3 каналами.Фильтр представляет собой матрицу 3 x 3 x 3. Сначала каждое из ядер в фильтре применяется к трем каналам входного слоя отдельно. Выполняются три свертки, в результате чего получается 3 канала размером 3 x 3.

Первый этап двумерной свертки для многоканальных каналов: каждое из ядер в фильтре применяется к трем каналам входного слоя отдельно. Изображение взято из этой ссылки.

Затем эти три канала суммируются (поэлементное сложение), образуя один единственный канал (3 x 3 x 1).Этот канал является результатом свертки входного слоя (матрица 5 x 5 x 3) с использованием фильтра (матрица 3 x 3 x 3).

Второй шаг двумерной свертки для многоканальных каналов: затем эти три канала суммируются (поэлементное сложение), образуя один единственный канал. Изображение взято из этой ссылки.

Эквивалентно, мы можем думать об этом процессе как о перемещении матрицы 3D-фильтра через входной слой. Обратите внимание, что входной слой и фильтр имеют одинаковую глубину (номер канала = номер ядра). Трехмерный фильтр перемещается только в двух направлениях, по высоте и ширине изображения (поэтому такая операция называется двумерной сверткой, хотя трехмерный фильтр используется для обработки трехмерных объемных данных). На каждой скользящей позиции мы выполняем поэлементное умножение и сложение, в результате чего получается одно число. В примере, показанном ниже, скольжение выполняется в 5 положениях по горизонтали и 5 положениях по вертикали. В целом получается один выходной канал.

Другой способ думать о двумерной свертке: думать о процессе как о перемещении матрицы трехмерного фильтра через входной слой.Обратите внимание, что входной слой и фильтр имеют одинаковую глубину (номер канала = номер ядра). Трехмерный фильтр перемещается только в двух направлениях, по высоте и ширине изображения (поэтому такая операция называется двумерной сверткой, хотя трехмерный фильтр используется для обработки трехмерных объемных данных). На выходе получается однослойная матрица.

Теперь мы можем увидеть, как можно делать переходы между слоями с разной глубиной. Допустим, входной слой имеет каналов Din , а мы хотим, чтобы выходной слой имел каналов Dout .Что нам нужно сделать, так это просто применить фильтры Dout к входному слою. Каждый фильтр имеет ядер Din . Каждый фильтр имеет один выходной канал. После применения фильтров Dout у нас есть каналов Dout , которые затем можно сложить вместе, чтобы сформировать выходной слой.

Стандартная 2D свертка. Отображение одного слоя с глубиной Din на другой слой с глубиной Dout с помощью фильтров Dout .

На последней иллюстрации в предыдущем разделе мы видим, что фактически выполняли свертку в трехмерный объем.Но обычно мы все еще называем эту операцию двумерной сверткой в глубоком обучении. Это двухмерная свертка трехмерных объемных данных. Глубина фильтра такая же, как и глубина входного слоя. 3D-фильтр перемещается только в двух направлениях (высота и ширина изображения). Результатом такой операции является 2D-изображение (только с 1 каналом).

Естественно, есть 3D свертки. Они являются обобщением двумерной свертки. Здесь при трехмерной свертке глубина фильтра меньше глубины входного слоя (размер ядра <размер канала).В результате 3D-фильтр может перемещаться во всех 3-х направлениях (высота, ширина, канал изображения) . В каждой позиции поэлементное умножение и сложение дает одно число. Поскольку фильтр скользит в трехмерном пространстве, выходные числа также располагаются в трехмерном пространстве. На выходе получаются трехмерные данные.

В трехмерной свертке трехмерный фильтр может перемещаться во всех трех направлениях (высота, ширина, канал изображения) . В каждой позиции поэлементное умножение и сложение дает одно число.Поскольку фильтр скользит в трехмерном пространстве, выходные числа также располагаются в трехмерном пространстве. На выходе получаются трехмерные данные.

Подобно двумерным сверткам, которые кодируют пространственные отношения объектов в двумерной области, трехмерные свертки могут описывать пространственные отношения объектов в трехмерном пространстве. Такое трехмерное соотношение важно для некоторых приложений, таких как трехмерные сегменты / реконструкции биомедицинского воображения, например КТ и МРТ, когда объекты, такие как кровеносные сосуды, извиваются в трехмерном пространстве.

Поскольку мы говорили об операции по глубине в предыдущем разделе трехмерной свертки, давайте рассмотрим еще одну интересную операцию — свертку 1 x 1.

Вы можете спросить, почему это полезно. Мы просто умножаем число на каждое число во входном слое? Да и нет. Для слоев с одним каналом операция тривиальна. Здесь мы умножаем каждый элемент на число.

Все становится интересно, если входной слой имеет несколько каналов. На следующем рисунке показано, как свертка 1 x 1 работает для входного слоя с размерами H x W x D.После свертки 1 x 1 с размером фильтра 1 x 1 x D выходной канал будет иметь размер H x W x 1. Если мы применим N таких сверток 1 x 1, а затем объединим результаты вместе, у нас может быть выходной слой с размером H. x W x N.

Свертка 1 x 1, где размер фильтра 1 x 1 x D.

Изначально свертки 1 x 1 были предложены в документе «Сеть в сети». Затем они широко использовались в статье Google Inception. Несколько преимуществ сверток 1 x 1:

Уменьшение размерности для эффективных вычислений
Эффективное низкоразмерное встраивание или объединение признаков
Повторное применение нелинейности после свертки

Первые два преимущества можно увидеть на изображении выше.После свертки 1 x 1 мы значительно уменьшаем размерность по глубине. Скажем, если исходный вход имеет 200 каналов, свертка 1 x 1 встроит эти каналы (функции) в один канал. Третье преимущество заключается в том, что после свертки 1 x 1 может быть добавлена нелинейная активация, такая как ReLU. Нелинейность позволяет сети изучать более сложные функции.

Эти преимущества были описаны в документе Google Inception как:

«Одна большая проблема с вышеупомянутыми модулями, по крайней мере в этой наивной форме, заключается в том, что даже небольшое количество сверток 5×5 может быть чрезмерно дорогостоящим поверх сверточного слоя. с большим количеством фильтров.
Это приводит ко второй идее предложенной архитектуры: разумное применение уменьшения размерности и проекции везде, где в противном случае вычислительные требования слишком сильно увеличились бы. Это основано на успешности внедрения: даже низкоразмерные вложения могут содержать много информации об относительно большом фрагменте изображения… То есть свертки 1 x 1 используются для вычисления сокращений перед дорогостоящими свертками 3 x 3 и 5 x 5. Помимо использования в качестве редукторов, они также включают использование выпрямленной линейной активации, что делает их двойными.

Один интересный взгляд на свертку 1 x 1 принадлежит Янну Лекуну: «В сверточных сетях нет такого понятия, как« полносвязные слои ». Есть только слои свертки с ядрами свертки 1×1 и полная таблица соединений ».

Теперь мы знаем, как работать с глубиной свертки. Давайте перейдем к разговору о том, как обрабатывать свертку в двух других направлениях (высоте и ширине), а также о важной арифметике свертки.

Вот несколько терминов:

Размер ядра: ядро обсуждалось в предыдущем разделе.Размер ядра определяет поле обзора свертки.
Шаг: определяет размер шага ядра при перемещении по изображению. Шаг 1 означает, что ядро скользит по изображению пиксель за пикселем. Шаг 2 означает, что ядро скользит по изображению, перемещая 2 пикселя за шаг (то есть пропускает 1 пиксель). Мы можем использовать stride (> = 2) для уменьшения разрешения изображения.
Padding: заполнение определяет, как обрабатывается граница изображения. Свертка с заполнением («одинаковое» заполнение в Tensorflow) будет сохранять пространственные выходные размеры равными входному изображению, при необходимости добавляя 0 вокруг входных границ.С другой стороны, свертка без дополнений («допустимое» заполнение в Tensorflow) выполняет свертку только для пикселей входного изображения, без добавления 0 вокруг входных границ. Размер вывода меньше размера ввода.

На следующем рисунке описана двумерная свертка с использованием размера ядра 3, шага 1 и заполнения 1.

Есть отличная статья о подробной арифметике («Руководство по арифметике свертки для глубокого обучения»). К нему можно обратиться за подробным описанием и примерами различных комбинаций размера ядра, шага и заполнения.Здесь я просто суммирую результаты для самого общего случая.

Для входного изображения с размером i, размером ядра k, заполнением p и шагом s, выходное изображение из свертки имеет размер o:

Для многих приложений и во многих сетевых архитектурах мы часто хотим сделать преобразования идут в направлении, противоположном обычной свертке, т.е. мы хотели бы выполнить повышающую дискретизацию. Несколько примеров включают в себя создание изображений с высоким разрешением и сопоставление низкоразмерной карты признаков с пространством большой размерности, например, в автокодировщике или семантической сегментации.(В более позднем примере семантическая сегментация сначала извлекает карты признаков в кодере, а затем восстанавливает исходный размер изображения в декодере, чтобы он мог классифицировать каждый пиксель в исходном изображении.)

Традиционно повышающую дискретизацию можно было получить, применив схемы интерполяции или создание правил вручную. С другой стороны, современные архитектуры, такие как нейронные сети, позволяют самой сети обучаться правильному преобразованию автоматически, без вмешательства человека. Для этого мы можем использовать транспонированную свертку.

Транспонированная свертка также известна в литературе как деконволюция или свертка с дробным шагом. Однако стоит отметить, что название «деконволюция» менее уместно, поскольку транспонированная свертка не является реальной деконволюцией, как это определено в обработке сигнала / изображения. С технической точки зрения, деконволюция в обработке сигналов обращает операцию свертки. Здесь дело обстоит не так. Из-за этого некоторые авторы категорически против называть транспонированную свертку деконволюцией.Люди называют это деконволюцией в основном из-за простоты. Позже мы увидим, почему называть такую операцию транспонированной сверткой естественно и более уместно.

Всегда можно реализовать транспонированную свертку с прямой сверткой. В качестве примера на изображении ниже мы применяем транспонированную свертку с ядром 3 x 3 к входу 2 x 2, дополненному границей 2 x 2 из нулей с использованием единичных шагов. Выходной сигнал с повышающей дискретизацией имеет размер 4 x 4.

Повышающая дискретизация входа 2 x 2 до выхода 4 x 4.Изображение взято из этой ссылки.

Интересно, что одно и то же входное изображение 2 x 2 можно сопоставить с другим размером изображения, применив причудливые отступы и шаг. Ниже транспонированная свертка применяется к тому же входу 2 x 2 (с 1 нулем, вставленным между входами), дополненному границей нулей 2 x 2 с использованием единичных шагов. Теперь выход имеет размер 5 x 5.

Повышающая дискретизация входа 2 x 2 до выхода 5 x 5. Изображение взято из этой ссылки.

Просмотр транспонированной свертки в приведенных выше примерах может помочь нам создать некоторую интуицию.Но чтобы обобщить его применение, полезно взглянуть на то, как это реализуется посредством умножения матриц на компьютере. Отсюда мы также можем понять, почему «транспонированная свертка» — подходящее название.

В свертке определим C как наше ядро, Large как входное изображение, Small как выходное изображение из свертки. После свертки (матричного умножения) мы понижаем дискретизацию большого изображения до небольшого выходного изображения. Реализация свертки при матричном умножении выглядит следующим образом: C x Large = Small .

В следующем примере показано, как работает такая операция. Он сводит входные данные к матрице 16 x 1 и преобразует ядро в разреженную матрицу (4 x 16). Затем между разреженной матрицей и сглаженным входом применяется матричное умножение. После этого результирующая матрица (4 x 1) преобразуется обратно в выходной файл 2 x 2.

Матричное умножение для свертки: от большого входного изображения (4 x 4) до малого выходного изображения (2 x 2).

Теперь, если мы умножим транспонирование матрицы CT на обе стороны уравнения и воспользуемся тем свойством, что умножение матрицы на ее транспонированную матрицу дает единичную матрицу, то мы получим следующую формулу CT x Small = Большой, как показано на рисунке ниже.

Умножение матриц для свертки: от маленького входного изображения (2 x 2) до большого выходного изображения (4 x 4).

Как вы можете видеть здесь, мы выполняем повышающую дискретизацию с маленького изображения до большого изображения. Это то, чего мы хотим достичь. И теперь вы также можете увидеть, откуда произошло название «транспонированная свертка».

Общую арифметику транспонированной свертки можно найти в Отношениях 13 и 14 в этой замечательной статье («Руководство по арифметике свертки для глубокого обучения»).

6.1. Артефакты шахматной доски.

Одно неприятное поведение, которое люди наблюдают при использовании транспонированной свертки, — это так называемые артефакты шахматной доски.

Несколько примеров артефактов шахматной доски. Изображения взяты из этого документа.

В статье «Деконволюция и артефакты шахматной доски» есть прекрасное описание этого поведения. Пожалуйста, ознакомьтесь с этой статьей для получения более подробной информации. Здесь я просто резюмирую несколько ключевых моментов.

Артефакты шахматной доски возникают в результате «неравномерного перекрытия» транспонированной свертки.Такое перекрытие в одних местах дает больше метафорической краски, чем в других.

На изображении ниже верхний слой является входным, а нижний слой — выходным после транспонированной свертки. Во время транспонированной свертки слой небольшого размера отображается на слой большего размера.

В примере (а) шаг равен 1, а размер фильтра — 2. Как показано красным, первый пиксель на входе отображается на первый и второй пиксели на выходе. Как показано зеленым, второй пиксель на входе отображается на второй и третий пиксели на выходе.Второй пиксель на выходе получает информацию как от первого, так и от второго пикселей на входе. В целом пиксели в средней части вывода получают одинаковое количество информации от ввода. Здесь есть область, где ядра перекрываются. Когда размер фильтра увеличивается до 3 в примере (b), центральная часть, которая принимает большую часть информации, сжимается. Но это может не иметь большого значения, так как перекрытие все равно ровное. Пиксели в центральной части вывода получают одинаковое количество информации от ввода.

Изображение заимствовано и изменено из статьи (ссылка).

Теперь для примера ниже мы изменим stride = 2. В примере (a), где размер фильтра = 2, все пиксели на выходе получают одинаковое количество информации от входа. Все они получают информацию от одного пикселя на входе. Здесь нет перекрытия транспонированной свертки.

Изображение заимствовано и изменено из статьи (ссылка). .

Введение в различные типы сверток в глубоком обучении | Автор: Paul-Louis Pröve

Позвольте мне дать вам краткий обзор различных типов сверток и их преимуществ. Для простоты я сосредоточусь только на двумерных свертках.

Сначала нам нужно согласовать несколько параметров, которые определяют сверточный слой.

2D свертка с размером ядра 3, шагом 1 и заполнением

Размер ядра : Размер ядра определяет поле обзора свертки.Обычный выбор для 2D — 3, то есть 3×3 пикселя.
Шаг : Шаг определяет размер шага ядра при обходе изображения. Хотя по умолчанию он обычно равен 1, мы можем использовать шаг 2 для понижающей дискретизации изображения, аналогичного MaxPooling.
Padding : Padding определяет, как обрабатывается граница образца. Свертка с заполнением (наполовину) будет сохранять пространственные выходные размеры равными входным, тогда как свертки без заполнения будут обрезать некоторые границы, если ядро больше 1.
Входные и выходные каналы : сверточный слой занимает определенное количество входных каналов (I) и вычисляет определенное количество выходных каналов (O). Необходимые параметры для такого слоя могут быть вычислены с помощью I * O * K, где K равно количеству значений в ядре.

(a.k.a. atrous свертки)

2D-свертка с использованием ядра 3 со скоростью расширения 2 и без заполнения

Расширенные свертки вводят еще один параметр для сверточных слоев, называемый скоростью расширения .Это определяет интервал между значениями в ядре. Ядро 3×3 с коэффициентом расширения 2 будет иметь такое же поле зрения, что и ядро 5×5, при использовании только 9 параметров. Представьте, что вы берете ядро 5×5 и удаляете каждый второй столбец и строку.

Это обеспечивает более широкое поле зрения при тех же вычислительных затратах. Расширенные свертки особенно популярны в области сегментации в реальном времени. Используйте их, если вам нужно широкое поле зрения и вы не можете позволить себе несколько сверток или большие ядра.

(также известные как деконволюция или свертки с дробным шагом)

В некоторых источниках используется название деконволюция, которое неуместно, потому что это не деконволюция. Что еще хуже, деконволюции существуют, но они не распространены в области глубокого обучения. Фактическая деконволюция возвращает процесс свертки. Представьте себе ввод изображения в один сверточный слой. Теперь возьмите результат, бросьте его в черный ящик, и снова появится исходное изображение. Этот черный ящик выполняет деконволюцию.Это математическая инверсия того, что делает сверточный слой.

Транспонированная свертка в чем-то похожа, потому что она дает такое же пространственное разрешение, что и гипотетический деконволюционный слой. Однако фактическая математическая операция, выполняемая над значениями, отличается. Транспонированный сверточный слой выполняет регулярную свертку, но отменяет его пространственное преобразование.

2D-свертка без отступов, шаг 2 и ядро 3

На этом этапе вы должны сильно запутаться, поэтому давайте рассмотрим конкретный пример.Изображение размером 5×5 загружается в сверточный слой. Шаг установлен на 2, заполнение отключено, а ядро - 3×3. В результате получается изображение 2×2.

Если бы мы хотели повернуть этот процесс вспять, нам нужна была бы обратная математическая операция, чтобы из каждого вводимого пикселя генерировалось 9 значений. После этого мы проходим выходное изображение с шагом 2. Это будет деконволюция.

Транспонированная двумерная свертка без заполнения, шаг 2 и ядро 3

Транспонированная свертка этого не делает.Единственное, что объединяет, — это гарантия того, что на выходе также будет изображение 5×5, при этом выполняется обычная операция свертки. Чтобы добиться этого, нам нужно выполнить некоторые причудливые отступы на входе.

Как вы теперь можете себе представить, этот шаг не отменяет процесс, описанный выше. По крайней мере, в отношении числовых значений.

Он просто восстанавливает прежнее пространственное разрешение и выполняет свертку. Возможно, это не математическая инверсия, но для архитектур кодировщика-декодера это все еще очень полезно.Таким образом, мы можем комбинировать масштабирование изображения со сверткой вместо того, чтобы выполнять два отдельных процесса.

В разделяемой свертке мы можем разделить операцию ядра на несколько шагов. Представим свертку как y = conv (x, k) , где y — выходное изображение, x — входное изображение, а k — ядро. Легко. Затем предположим, что k можно вычислить по формуле: k = k1.dot (k2) . Это сделало бы его разделимой сверткой, потому что вместо двумерной свертки с k мы могли бы получить тот же результат, выполнив 2 одномерных свертки с k1 и k2.

Фильтры Sobel X и Y

Возьмем, к примеру, ядро Sobel, которое часто используется при обработке изображений. Вы можете получить такое же ядро, умножив вектор [1, 0, -1] и [1,2,1] .T. Это потребует 6 вместо 9 параметров при выполнении той же операции. В приведенном выше примере показана так называемая пространственная разделяемая свертка , которая, насколько мне известно, не используется в глубоком обучении.

Редактировать: На самом деле, можно создать что-то очень похожее на пространственную разделяемую свертку, сложив слой ядра 1xN и Nx1.Недавно это было использовано в архитектуре под названием EffNet , показав многообещающие результаты.

В нейронных сетях мы обычно используем так называемую разделительную свертку . Это выполнит пространственную свертку, сохраняя каналы раздельными, а затем выполните свертку по глубине. На мой взгляд, лучше всего это можно понять на примере.

Допустим, у нас есть сверточный слой 3×3 на 16 входных и 32 выходных каналах.В деталях происходит то, что каждый из 16 каналов проходит через 32 ядра 3×3, что приводит к 512 (16×32) картам функций. Затем мы объединяем 1 карту функций из каждого входного канала, складывая их. Так как мы можем сделать это 32 раза, мы получаем 32 желаемых выходных канала.

Для разделимой по глубине свертки в том же примере мы просматриваем 16 каналов с 1 ядром 3×3 в каждом, что дает нам 16 карт характеристик. Теперь, прежде чем что-либо объединять, мы просматриваем эти 16 карт функций с 32 свертками 1×1 каждая и только затем начинаем их складывать.В результате получается 656 (16x3x3 + 16x32x1x1) параметров, а не 4608 (16x32x3x3) параметров, указанных выше.

Пример представляет собой конкретную реализацию разделимой по глубине свертки, где так называемый множитель глубины равен 1. Это, безусловно, наиболее распространенная установка для таких слоев.

Мы делаем это из-за гипотезы о том, что пространственная и глубинная информация может быть разделена. Если посмотреть на производительность модели Xception, кажется, что эта теория работает. Разделимые по глубине свертки также используются для мобильных устройств из-за эффективного использования параметров.

На этом наш небольшой тур по разным типам сверток завершается. Надеюсь, это помогло получить краткий обзор вопроса. Оставьте комментарий, если у вас остались вопросы, и посетите эту страницу GitHub, чтобы увидеть больше анимаций свертки.

Имена мальчиков из 5 букв | Nameberry

Имена для мальчиков из 5 букв представляют собой многочисленную группу, в которую входят некоторые из самых популярных имен для мальчиков.

Посмотреть уникальные 5-буквенные имена для мальчиков

Топ 5 буквенных имен мальчиков

Джеймс
Джеймс — это английское происхождение от еврейского имени Иаков. Иаков — библейский (имя двух апостолов в Новом Завете), королевский (короли Англии и Шотландии), президентский (с большим количеством У.S …. Подробнее
Лукас
Лукас — это латинское происхождение от греческого имени Лукас. Значение названия относится к Лукании, древней территории в южной Италии. Лукас связан с именами Люк и Лука; однако, … Подробнее
Мейсон
Mason стал мега-популярным; он достиг 2-го места в 2011 году и с тех пор остается на вершине чартов.
Мейсон — профессиональная фамилия, которая накаляется для … Подробнее
Логан
Логан происходит от шотландской фамилии, которая произошла от места с этим именем в Эйршире. Название места произошло от lagan , шотландского гэльского уменьшительного от lag , что означает … Подробнее
Итан
Этан происходит от еврейского имени Эйтан.В Ветхом Завете есть несколько Эфанов, наиболее выдающийся из которых, Этан Езрахитянин, прославляется за свою мудрость. Международные варианты включают … Подробнее
Джейкоб
Иаков происходит от латинского имени Якоб, которое в конечном итоге произошло от еврейского имени Яаков. В Ветхом Завете Иаков был одним из самых важных патриархов колен Израилевых. Он … Подробнее
Генри
Генри произошло от французского Генри, которое в конечном итоге происходит от германского имени Хаймрих, состоящего из компонентов heim , что означает «дом» или «поместье», и богатый , что означает… Подробнее
Эйден
Aiden — это вариация Aidan, англизированной версии ирландского Aodhán. Эйдан / Аодхан изначально был домашним животным ирландского имени Аодх (произносится как «ее»), который был старым кельтским богом солнца … Подробнее
Дэвид
Давид происходит от еврейского имени Давид, которое произошло от элемента dod , что означает «возлюбленный.Это имя ветхозаветного второго царя Израиля, который мальчиком убил великана … Подробнее
Wyatt
Wyatt произошло от средневекового английского имени Wyot, которое само по себе является формой данного имени Wigheard, с wig, , означающим «война», а слышал, , «храбрый». Wyot, наряду с вариациями Wiot и … Подробнее

🗲 Список слов из 5 букв, оканчивающихся на n

0000005 n Результаты поиска в Google

Количество букв в n	1
Подробнее О n	n
Список слов, начинающихся с n	слов, начинающихся с n
Список слов, оканчивающихся на n	слов, оканчивающихся на n
Двухбуквенных слов, начинающихся с n	Двухбуквенных слов, начинающихся с n
Трехбуквенных слов, начинающихся с n	Трехбуквенных слов Начиная с n
Слова из 4 букв, начинающиеся с n	Слова из 4 букв, начинающиеся с n
Слова из 5 букв, начинающиеся с n	Слова из 5 букв, начинающиеся с n
Слова из 6 букв, начинающиеся с n	Слова из 6 букв, начинающиеся с n
Слова из 7 букв, начинающиеся с n	Слова из 7 букв, начинающиеся с символа hn
Слова из 2 букв, оканчивающиеся на n	Слова из 2 букв, заканчивающиеся на n
Слова из 3 букв, заканчивающиеся на n	Слова из 3 букв, заканчивающиеся на n
Слова из 4 букв, заканчивающиеся на n	4 Слова из букв, оканчивающиеся на n
Слова из 5 букв, заканчивающиеся на n	Слова из 5 букв, заканчивающиеся на n
Слова из 6 букв, заканчивающиеся на n	Слова из 6 букв, заканчивающиеся на n
Слова из 7 букв, заканчивающиеся на n	Слова из 7 букв, оканчивающиеся на n
Список слов, содержащих n	Слова, содержащие n
Список анаграмм n	Анаграммы n
Список слов, образованных буквами n	слов, созданных из n
n Определение в Викисловаре	Щелкните здесь
n Определение в Merriam-Webster	Щелкните здесь
n Определение в словаре	Щелкните здесь
n Синонимы в тезаурусе	Щелкните здесь
n Информация в Wikipedia
Нажмите здесь
n Результаты поиска в Bing	Нажмите здесь
Твиты о n в Twitter	Нажмите здесь

Гвоздь с извилинами 5 букв: Гвоздь с извилинами 5 букв

деревянный гвоздь 5 букв

деревянный гвоздь 5 букв, на букву Ш

надежный гвоздь 5 букв

Большой длинный гвоздь 5 букв

Похожие ответы в сканвордах

металлический гвоздь 5 букв, на букву Ш

канцелярский гвоздь 5 букв

нарезной гвоздь 5 букв, на букву Ш

Комплексное введение в различные типы сверток в глубоком обучении | by Kunlun Bai

6.1. Артефакты шахматной доски.

Введение в различные типы сверток в глубоком обучении | Автор: Paul-Louis Pröve

Имена мальчиков из 5 букв | Nameberry

Топ 5 буквенных имен мальчиков

Джеймс

Лукас

Мейсон

Логан

Итан

Джейкоб

Генри

Эйден

Дэвид

Wyatt

🗲 Список слов из 5 букв, оканчивающихся на n

About Author

alexxlab

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики