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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
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Pytorch中自定义神经网络卷积核权重 1. 自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱,究其原因之一是神经网络的便利性,使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可,搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸,输入输出通道数,卷积方式
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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
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干货|语音识别框架最新进展——深度全序列卷积神经网络登场
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深度 | 卷积神经网络架构详解:它与神经网络有何不同?
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机器学习之卷积神经网络(二)
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