卷积深度置信网络

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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

看了这篇文章，了解深度卷积神经网络在目标检测中的进展

近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从 2014 到 2016 这两年多的时间，先后涌现出了 R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO
玄学酱 7年前 1752

CMU论文：一部深度学习发展史，看神经网络兴衰更替

以古为鉴，可知兴替。今天为大家带来一篇来自CMU的最新论文：On the Origin of Deep Learning，为读者回顾和解析深度学习的发展历史。 论文地址：https://128.84.21.199/abs/1702.07800 提要 本文回顾
知与谁同 7年前 2894

深度学习CNN发展大事件一览

深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文
技术小能手 6年前 4025

写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习

四、神经网络和深度学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & Deep Learning 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 深度神经
布客飞龙 7年前 1169

《中国人工智能学会通讯》——11.76 基于深度学习的特征表示模型

11.76 基于深度学习的特征表示模型 随着数据规模不断增大，深度学习在大数据分析中扮演着越来越重要的角色。图 5 显示了数据规模与性能之间的关系，传统学习算法在数据规模达到一定时性能几乎不再增加，而深度学习算法的性能会随着数据规模增加而增加。通过深度学习进
知与谁同 7年前 1673

深度学习让系统“看”懂短视频内容

伴随短视频的火热，用户规模、视频观看时长也在日益增长，而面对海量的视频，如何有效的推荐给用户、如何洞察热点事件成为了关键。美图数据部门北京技术总监赵丽丽，在LiveVideoStackCon 2017上与我们一同分享了深度学习在短视频视觉内容分析中的核心应用
livevideostack 7年前 1852

(zhuan) 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇

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我是wangxiao-23158 7年前 2771

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