non-local 神经网络介绍

Non-local神经网络是一种用于图像和视频处理的深度神经网络模型，它可以在不同时间和空间位置上对输入的数据进行全局性的建模和处理。在传统的卷积神经网络中，每个卷积核只能处理一个区域的图像信息，而Non-local神经网络则通过引入自注意力机制，使得每个像素可以直接计算与其他像素的关联度，从而使得模型可以处理更加全局的信息。

具体来说，Non-local神经网络的核心思想是将图像中的每个位置看作一个节点，在这些节点之间建立一个图模型，然后通过计算每个节点与其他节点的关联度来实现全局性建模。这个过程可以通过自注意力机制来实现，具体来说，就是通过计算每个像素与所有其他像素之间的相似度矩阵来得到每个像素与其他像素的关联度，然后根据这些关联度对所有像素进行加权求和得到最终的输出。

在非局部神经网络的训练过程中，通常使用最大似然估计或者交叉熵损失函数进行优化，以最小化模型的预测误差，从而提高模型的准确性和鲁棒性。

总之，Non-local神经网络是一种可以对输入的数据进行全局性建模和处理的深度神经网络模型，它通过引入自注意力机制，使得每个像素可以直接计算与其他像素的关联度，从而实现全局性的信息处理。