残差神经网络经典论文

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深度学习第19讲：CNN经典论文研读之残差网络ResNet及其keras实现

在 VGG 网络论文研读中，我们了解到卷积神经网络也可以进行到很深层，VGG16 和 VGG19 就是证明。但卷积网络变得更深呢？当然是可以的。深度神经网络能够从提取图像各个层级的特征，使得图像识别的准确率越来越高。但在2014年和15年那会儿，将卷积网络变深
技术小能手 5年前 4847

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

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

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

【何恺明最新论文】非局部神经网络，打造未来神经网络基本组件

大神 Kaiming He 日前在 arXiv 上新挂出来一篇论文，标题延续了一贯的简洁风格，叫做《非局部神经网络》（Non-local Neural Networks）。 这是一篇 CMU 与 FAIR 合作的论文，第一作者是 CMU 的 Xiaolong
技术小能手 6年前 1887

非局部神经网络，打造未来神经网络基本组件

将非局部计算作为获取长时记忆的通用模块，提高神经网络性能在深度神经网络中，获取长时记忆（long-range dependency）至关重要。对于序列数据（例如语音、语言），递归运算（recurrent operation）是长时记忆建模的主要解决方案。对于
大数据资讯 5年前 974

【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro 7年前 2950

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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