alexnet网络层数

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从AlexNet到胶囊网络，CNN这五年（视频详解）

今年11月7日，Geoffrey Hinton老爷子发表了“Dynamic Routing Between Capsules”的论文，提出了“胶囊网络”，胶囊网络在MNIST手写数字识别上的表现超过了CNN，一时引发了热议。 毕竟，如果Hinton说这玩意儿好
技术小能手 7年前 4444

从AlexNet到MobileNet，带你入门深度神经网络

哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程，并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。直播回顾请点击以下是精彩视频内容整理：问题引出 学习知识从问题引出入手是一个很好的方法，所以本文将可以围绕下面三个问题来展
wanwlxmmd 6年前 4053

【一图看懂】计算机视觉识别简史：从 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN

［导读］Medium 用户 Đặng Hà Thế Hiển 制作了一张信息图示，用专业、简洁并且最有吸引力的方式——信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史。不仅总结了CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念，整个信息图示从 2012年 AlexN
行者武松 7年前 2638

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读

在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet。这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。 在DL开源实现c
技术mix呢 7年前 1559

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

CMU提出「十字绣网络」，自动决定多任务学习的最佳共享层

引出主题 多任务学习是机器学习的重要组成部分，但是在应用深度学习进行多任务学习时会遇到一个棘手的问题，那就是我们该如何确定网络的共享部分。针对不同的任务，其最佳共享层往往不同。 本文使用 AlexNet 网络分别进行图像检测、图像属性生成及图像语义分割、图像平
技术小能手 6年前 1938

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

CNN 那么多的网络有什么区别吗？看这里了解 CNN 的发展历程

为了解释这个问题，我觉得很有必要去了解一下 CNN 架构模型的发展，从 CNN 模型架构的发展去看待不同的网络之间的区别，去学习 CNN 模型的定义。 ------------------- 深度学习算法最近变得越来越流行和越来越有用的算法，然而深度学习或者深
玄学酱 7年前 4327

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