卷积神经网络 pooling 大于2

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仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建（附Python代码）

       目前网络上存在很多编译好的机器学习、深度学习工具箱，在某些情况下，直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的，比如Caffe、TensorFlow工具箱，但这些工具箱需要的硬件资源比较多，不利于初学者实践和理解。因此，为了更好的理解并掌握相关
【方向】 6年前 17445

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

解读Keras在ImageNet中的应用：详解5种主要的图像识别模型

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 几个月前，我写了一篇关于如何使用CNN（卷积神经网络）尤其是VGG16来分类图像的教程，该模型能够以很高的精确度识别我们日常生活中的1000种不同种类的物品。 那时，模型还是和Ke
【方向】 7年前 28531

详解文本分类之DeepCNN的理论与实践

导读 最近在梳理文本分类的各个神经网络算法，特地一个来总结下。下面目录中多通道卷积已经讲过了，下面是链接，没看的可以瞅瞅。我会一个一个的讲解各个算法的理论与实践。目录暂定为： 多通道卷积神经网络（multi_channel_CNN） 深度卷积神经网络（deep
技术小能手 6年前 1752

辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础问题（附答案）

简介 早在2009年，深度学习还只是一个新兴领域，只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天，深度学习正在被用来开发那些过去被认为是不可能完成的应用。 语音识别，图像识别，数据中的模式识别，照片中的对象分类，字符文本生成，自动驾驶汽车等等只是其中几个示例。因
小旋风柴进 7年前 2827

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

深度学习入门者必看：25个你一定要知道的概念

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 人工智能，深度学习，机器学习……不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班 库班的这句话，乍听起来有些偏激，但是“话糙理不糙”，我们现在正处于一场由大数据和超算引
行者武松 6年前 1090

Deep learning REVIEW--三位大牛的Nature

Yann LeCun 扬·勒丘恩 卷积神经网络之父 YoShua Bengio 蒙特利尔教授 吴恩达的师兄弟 Geoffrey Hinton 神经网络之父 三人合作的深度学习文字（好不容易计算机科学能在nature上发表） 深度学习主要通过反向传播来改变程序
night李 7年前 1824

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