卷积神经网络残差计算
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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
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理解卷积神经网络的利器:9篇重要的深度学习论文(下)
手把手教你理解卷积神经网络(一) 手把手教你理解卷积神经网络(二) 继“理解卷积神经网络的利器:9篇重要的深度学习论文(上)”文章,本文继续介绍过去五年内发表的一些重要论文,并探讨其重要性。论文1—5涉及通用网络架构的发展,论文6—9则是其他网络架构的论文。
【方向】
6年前
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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
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吴恩达deeplearning.ai将于11月6日开放第四课,主讲卷积神经网络
截止到2017年10月25日,吴恩达在Coursera上有3门深度学习课程: 第一课:神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 第二课:改善深度神经网络:调优超参数,正则化和优化(Improving Deep
aitechyun
6年前
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论文导读:面向卷积神经网络的卷积核冗余消除策略
更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 研究背景 近几年来,卷积神经网络(Convolutional Neutral Network, CNN)在计算机视觉、自然语言处理以及语音识别等众多领域得到了广泛的应用。然而CNN
【方向】
7年前
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万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理?
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 该文是对卷积神经网络的介绍,并假设你理解前馈神经网络。 如果不是,强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接: https://www.zhihu.com/quest
行者武松
6年前
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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
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Google论文解读:轻量化卷积神经网络MobileNetV2 | PaperDaily #38
本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用。 如果你对本文工作感兴趣,点击底部的阅读原文即可查看原论文。
技术小能手
6年前
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