找个网页公司做网站,网上购物商城介绍,网站如何设计搜索框,wordpress简约2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准 Gram matrix 度量各个维度自己的特性以及各个维度之间的关系。 来自#xff1a;https://www.zhihu.com/question/49805962?fromprofile_question_card 由感知机#xff08;对偶感知机中需要计算样本点两两之间的内积和… 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准 Gram matrix 度量各个维度自己的特性以及各个维度之间的关系。 来自https://www.zhihu.com/question/49805962?fromprofile_question_card 由感知机对偶感知机中需要计算样本点两两之间的内积和并进行存储这样想到的方式是Gram矩阵因此想了解什么是Gram matrix 老办法知乎—Google—Papers 知乎Gram matrix 度量各个维度自己的特性以及各个维度之间的关系。 当同一个维度上面的值相乘的时候原来越小就变得更小原来越大就变得越大二不同维度上的关系也在相乘的表达当中表示出来。 即通过相乘运算它将特征之间的区别进行扩大或者缩小主要在图像处理中应用。 Gram Matrix实际上可看做是feature之间的偏心协方差矩阵即没有减去均值的协方差矩阵 Google Gram矩阵的每个值代表i通道的feature map与j通道的feature map之间的互相关程度。 Gram矩阵和卷积网络中的卷积的差别 Gram矩阵是计算每个通道i的feature map与每个通道j的feature map的内积。自然就会得到C*C的矩阵。Gram矩阵的每个值可以说是代表i通道的feature map与j通道的feature map的互相关程度。而卷积网络的卷积其实也是互相关,具体情况见CNN基本问题 中的卷积到底是如何卷积的。 值得注意的是卷积网络的卷积和互相关是一样的不是信号处理中所说的要先将卷积核旋转180再计算。 这句话没懂这里只是强调互相关留着看到卷积网络的时候回来看 转载于:https://my.oschina.net/u/1462678/blog/1573598
