Архітектура двовимірного згорткового шару нейронної мережі на основі глобальної згортки
dc.contributor.author | Третиник, В. В. | |
dc.contributor.author | Шуліка, О. О. | |
dc.date.accessioned | 2024-03-12T09:14:54Z | |
dc.date.available | 2024-03-12T09:14:54Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.description.abstractother | Two-dimensional convolutions are widely used in domain of computer vision, although most of them are based on local convolutions with kernel size smaller than input data size. Recent models such as S4 [1], SGConv [2] were able to outperform SOTA attention-based neural networks on a variety 1D tasks such as audio processing, text processing, etc. by using the global convolution, where the kernel size and input size are the same. This paper proposes an approach of applying global convolution for 2D tasks such as image classification, object detection and semantic segmentation. | |
dc.format.pagerange | С. 157-161 | |
dc.identifier.citation | Третиник, В. В. Архітектура двовимірного згорткового шару нейронної мережі на основі глобальної згортки / Третиник В. В., Шуліка О. О. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2023 : збірник тез доповідей Шістнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (28-30 листопада 2023 р. Київ, Україна). – Київ, 2023. – С. 157-161. | |
dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/65442 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
dc.publisher.place | Київ | |
dc.relation.ispartof | Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2023 : збірник тез доповідей Шістнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (28-30 листопада 2023 р. Київ, Україна) | |
dc.subject.udc | 519.67 | |
dc.title | Архітектура двовимірного згорткового шару нейронної мережі на основі глобальної згортки | |
dc.title.alternative | Two-dimensional convolutional layer architecture based on global convolution | |
dc.type | Article |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: