【神经网络框架】非局部神经网络

一、非局部操作的数学定义与理论框架

1.1 非局部操作的通用公式

非局部操作(Non-local Operation)是该研究的核心创新点,其数学定义源自经典计算机视觉中的非局部均值算法(Non-local Means)。在深度神经网络中,非局部操作被形式化为:

其中:

1.2 与传统操作的对比分析

(1)与卷积操作的对比
传统卷积操作仅处理局部邻域(如3×3或5×5窗口),依赖深层堆叠逐步扩大感受野。而非局部操作直接计算全局位置间的依赖关系,具有以下优势:

  • 单层即可捕获长程依赖
  • 避免信息传递的路径损耗
  • 支持跨时空维度的交互

(2)与循环操作的对比
RNN/LSTM等循环结构通过时间步

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