卷积神经网络梯度消失

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深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

深度学习之卷积神经网络经典模型

来源商业新知网，原标题：深度学习之卷积神经网络经典模型 LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷
商业新知 5年前 1251

手把手教你理解卷积神经网络

手把手教你理解卷积神经网络（一） 本文将继续为你介绍关于卷积神经网络的知识。为了保持文章的简洁性和全面性我将为你提供研究论文的链接，里边会有更为详细的解释。 确定宽度和填充(Stride and Padding) 让我们看看转换层，还记得滤波器、接受域和卷积
【方向】 6年前 4694

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

【图像识别】白天鹅黑天鹅灰天鹅？卷积神经网络帮你识别

原标题：白天鹅黑天鹅灰天鹅？卷积神经网络帮你搞定识别 本文将通过一系列的天鹅图片来解释卷积神经网络（CNN）的概念，并使用CNN在常规多层感知器神经网络上处理图像。 图像分析 假设我们要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。 天鹅具有某些特征，可用于帮助
jusun 5年前 1398

【AAAI论文】阿里提出新图像描述框架，解决梯度消失难题

现有的图像描述方法通常都是训练一个单级句子解码器，这难以生成丰富的细粒度的描述。另一方面，由于梯度消失问题，多级图像描述模型又难以训练。我们在本论文中提出了一种粗略到精细的多级图像描述预测框架，该框架由多个解码器构成，其中每一个都基于前一级的输出而工作，从而能
技术小能手 6年前 2408

简单入门——深度学习笔记（Part II）

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/72036 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍：Deepak Shah Deepak Shah毕业于德克萨斯奥斯汀分校，徒步旅行爱好者，
uncle_ll 7年前 1504

首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型？

语言模型对于语音识别系统来说，是一个关键的组成部分，在机器翻译中也是如此。近年来，神经网络模型被认为在性能上要优于经典的 n-gram 语言模型。经典的语言模型会面临数据稀疏的难题，使得模型很难表征大型的文本，以及长距离的依存性。神经网络语言模型通过在连续的
知与谁同 7年前 1063

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