深度残差网络应用

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【深度残差收缩网络】深度残差网络、注意力机制和软阈值化的深度集成

深度残差网络（deep residual network, ResNet）是一种非常热门的深度学习方法，到目前为止，在谷歌学术上的引用量达到了35772次。 深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network）是ResNet的一
游客twfby4rnbj6f4 4年前 810

深度残差收缩网络(1)：背景知识

深度残差收缩网络，英文名为Deep Residual Shrinkage Network，是深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Infor
游客twfby4rnbj6f4 4年前 472

台湾大学黄意尧：深度残差网络下的弱监督关系抽取

在今年的 EMNLP 2017 上，台湾大学黄意尧与加州圣塔芭芭拉大学 (UCSB)William Wang 教授有一篇合作论文被录用。受雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论邀请，黄意尧撰写了关于这篇论文的研究历程，以供学习与参考。雷锋网 AI 科技评论
玄学酱 6年前 1361

深度残差收缩网络(4)：注意力机制下的阈值设置

对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实
游客twfby4rnbj6f4 4年前 682

【ICCV 目标跟踪性能最优】首个应用残差学习的深度目标跟踪算法

不同于在目标检测和识别等领域取得的丰硕成果，深度学习在目标跟踪领域进展相对缓慢，很大原因是缺乏数据——目标跟踪只有第一帧的标定框作为训练数据，在这种情况下训练一个深度模型十分困难。现有的基于深度学习的方法从几个不同的角度解决这个问题，但在跟踪速度和精度方面仍有
知与谁同 6年前 3880

从AlexNet到MobileNet，带你入门深度神经网络

哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程，并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。直播回顾请点击以下是精彩视频内容整理：问题引出 学习知识从问题引出入手是一个很好的方法，所以本文将可以围绕下面三个问题来展
wanwlxmmd 6年前 4053

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

我们真的需要深度图神经网络吗？

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！ 今年，图深度学习成为机器学习领域 炙手可热的话题之一。然而，那些习惯于想象卷积神经网络具有数十层甚至数百层的人，如果看到大多数关于图深度学习的工作最多只用了
云栖号资讯小哥 3年前 711

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