【深度学习】反卷积输出尺寸计算公式

反卷积英文翻译为:Deconvolution或Transposed Convolution或Fractional-strided Convolutions。 在机器学习中,反卷积是从低分辨率映射到大分辨率的过程,用于扩大图像尺寸。 反卷积是一种特殊的正向卷积,而不是卷积的反过程。 本文将从直观的角度,推导反卷积运算输出尺寸的计算公式。 符号约定: 输入尺寸(input): 卷积核大小(kernel size): 步幅(stride): 边界扩充(padding): 输出尺寸(output): 卷积输出...

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系列电子书之05 | 因果推断要素

本文链接(点击超链接,获取电子书资源) 号外: 从即日起,公众号将陆续推出因果关系推断主题系列英文原版电子书资源,以满足广大读者的研究需要。压箱底,纯干货,无套路。 第 01 - 04 本电子书: 请见 『 因果关系推断研究 』 超链接 第 05 本:因果推断要素-基础和学习算法 《 Elements of Causal Inference : Foundations and Learning Algorithms 》 作者姓名: Jonas Peters Dominik Janzing Bernh...

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『神器』如何利用AI帮你快速凝练文献要点?

本文链接(打开链接查看详细使用步骤图片教程) https://mp.weixin.qq.com/s/ZhtL91H0CxDSSCq5ob0png 前期,我们分享了 如何快速挖掘一篇论文的相关文献 【推文A】 ,然后又分享了 如何快速凝练一篇论文的核心要点 【推文B】 ,也就是说我们有手段快速找到某一视角的相关研究成果 【推文A】 ,也可以通过人工精读的方式总结出一篇文章逻辑要点的思维导图 【推文B】 ,但是,当我们面对的是 数量众多、并且内容晦涩难懂的文献资料 时,再去选择精读每一篇文献资料,显然不是...

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【复杂网络】复杂网络研究新方向:全齐性子网络

导语 近日,知名学者史定华(第一作者)、吕琳媛和陈关荣(通讯作者)共同在《国家科学评论》(National Science Review)上在线发表了名为《 Totally homogeneous networks 》的新文章。作者借鉴庞加莱的""剖分""思想,从圈结构的视角出发,把网络分解为全齐性子网络,并提出向量空间作为表示网络的新方法,以此开创新的网络研究框架。这项工作将代数拓扑引入网络科学的研究中,体现了物理、数学、计算机等多学科交叉融合的价值。本文系对这一研究工作的解读。 网络科学新视角:圈结构...

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『SciMAT』因果推断与人工智能交叉研究主题演进图谱

本文链接(点击获取软件安装包) 编者按: 前面我们分享了4期因果关系推断主题系列英文原版电子书资源,但是阅读量比较低,经过调研,目前实践层面从事因果推断的并不是很多,因此,本期分享一个 新视角 因果推断在人工智能领域的应用情况 。当然,后续依然会继续分享更多的因果关系推断主题电子书资源,敬请广大读者朋友分享、推荐本公众号,以支持小编辛勤地知识分享行为。 本研究利用 1175个人工智能领域专业词汇 与因果关系推断词汇进行组合,构成检索式,在Web of Science核心合集数据库中进行检索,共获取35...

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