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一篇卷积神经网络的编年史

人工神经网络模型整体上的发展过程如下图所示： 上图对比了本文所述的各种神经网络之间，操作复杂度和精度之间的关系。 LeNet5 1998， Yann LeCun 的 LeNet5。 图像特征分布在整个图像上。 在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时，具有可学
玄学酱 7年前 1221

【谢源评体系结构顶会 MICRO 2016】神经网络加速器仍是热点，但图计算加速器夺最佳论文（下载）

MICRO（The 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture）是计算机体系结构领域的顶级会议，重点关注处理器体系结构的设计等内容。自 1968 年创办以来，迄今已经举办
知与谁同 7年前 3002

Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅱ）

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/74892 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partners
uncle_ll 7年前 2068

Kaggle word2vec NLP 教程 描述

原文：Bag of Words Meets Bags of Popcorn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 描述 在本教程竞赛中，我们对情感分析进行了一些“深入”研究。谷
布客飞龙 6年前 2261

YOLO：实时快速目标检测

论文笔记：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 评论：基于深度学习方法的一个特点就是实现端到端的检测。相对于其它目标检测与识别方法（比如Fast R-CNN）将目标识别任务分类目标区域预
Chin2018 6年前 3040

深度学习在gilt应用——用图像相似性搜索引擎来商品推荐和服务属性分类

机器学习起源于神经网络，而深度学习是机器学习的一个快速发展的子领域。最近的一些算法的进步和GPU并行计算的使用，使得基于深度学习的算法可以在围棋和其他的一些实际应用里取得很好的成绩。 时尚产业是深度学习的目标领域之一。闪购网站Gilt就一直在使用深度学习来进行
桃子红了呐 7年前 1018

Keras上的VGGNet、ResNet、Inception与Xception

图像识别是当今深度学习的主流应用，而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。 几个月前，我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积（预训练）神
Chin2018 6年前 28081

CNN与图像语义分割

级别1：DL快速上手 级别2：从Caffe着手实践 级别3：读paper，网络Train起来 级别4：Demo跑起来 读一些源码玩玩 熟悉Caffe接口，写Demo这是硬功夫 分析各层Layer输出特征 级别5：何不自己搭个CNN玩玩 Train CNN时关
小金子 8年前 1716

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