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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
商业新知 5年前 1251

人类将可能操控AI？神经网络语言处理工作原理被破解

神经网络通过分析大量的训练数据来学习并执行任务，这是近期人工智能领域最令人印象深刻的进展，包括语音识别和自动翻译系统。 然而，在训练过程中，神经网络以甚至其创造者都无法解释的方式来不断调整其内部设置。计算机科学最近的许多工作都聚焦于千方百计的弄清楚神经网络的工
技术小能手 7年前 974

Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅱ）

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/74892 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partners
uncle_ll 7年前 2068

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

【谢源评体系结构顶会 MICRO 2016】神经网络加速器仍是热点，但图计算加速器夺最佳论文（下载）

MICRO（The 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture）是计算机体系结构领域的顶级会议，重点关注处理器体系结构的设计等内容。自 1968 年创办以来，迄今已经举办
知与谁同 7年前 3002

《中国人工智能学会通讯》——5.25 受神经线路连接模式的启发

5.25 受神经线路连接模式的启发 单个神经元能完成的功能非常简单，而复杂的任务往往由很多神经元组成的神经网络来完成。视觉系统可以看作一个深层递归神经网络。首先，它是由多个皮层组成的层级结构，沿着层级通路（腹侧通路）由低到高各个皮层编码的特征逐渐由简单变复杂
知与谁同 7年前 1142

【Hinton实验室探访】Capsule后最新研究，用软决策树更好理解DNN分类

2012年，Geoffrey Hinton改变了机器“看”世界的方式。 Hinton和他的两名学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever一起，发表论文《ImageNet Classification with Deep Convoluti
技术小能手 7年前 2363

【GAN货】生成式对抗网络资料荟萃（原理/教程/报告/论文/实战/资料库）

简介 生成式对抗网络，是近些年来最火的无监督学习方法之一，模型由Goodfellow等人在2014年首次提出，将博弈论中非零和博弈思想与生成模型结合在一起，巧妙避开了传统生成模型中概率密度估计困难等问题，是生成模型达到良好的效果。 基本思想 囚徒困境 195
技术小能手 6年前 4530

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