卷积神经网络的卷积核怎么算

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使用专用硬件加速深度卷积神经网络

英文论文链接：http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=240715 翻译：卜居 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/kkk584520/article/detail
以亭 9年前 4155

【何恺明最新论文】非局部神经网络，打造未来神经网络基本组件

大神 Kaiming He 日前在 arXiv 上新挂出来一篇论文，标题延续了一贯的简洁风格，叫做《非局部神经网络》（Non-local Neural Networks）。 这是一篇 CMU 与 FAIR 合作的论文，第一作者是 CMU 的 Xiaolong
技术小能手 6年前 1887

[转载]对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解

1. 深度可分离卷积（depthwise separable convolution） 在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separabl
marsggbo 6年前 1162

认知推理：从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 近年来，图表示学习（Graph Embedding）和图神经网络（Graph Neural Network, GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，
云栖号资讯小哥 4年前 1262

吴恩达对话LeCun：神经网络跌宕四十年

点击关注 异步图书，置顶公众号 每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识​ ​ ​ ​参与文末话题讨论，每日赠送异步图书 ——异步小编 Yann LeCun，深度学习三巨头之一。 最近，这位AI领域的传奇大牛，接受了另一位大牛吴恩达的视频专访。在这次对话中，
异步社区 6年前 2889

【深度学习之美】卷地风来忽吹散，积得飘零美如画（入门系列之十）

系列文章： 一入侯门“深”似海，深度学习深几许（深度学习入门系列之一）人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二）神经网络不胜语，M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三）“机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（深度学习入门系列之四）Hell
玉來愈宏 7年前 2399

一小时神经网络从入门到精通(放弃)

前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结，其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态，对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的)，对于很多公式也是不求甚解，因此这篇文章是尝试用自己的语言
SpiritYa 6年前 7117

【深度学习之美】卷地风来忽吹散，积得飘零美如画（入门系列之十）

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【方向】 7年前 23248

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