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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

Tensorflow MobileNet移动端迁移学习指南

Tensorflow MobileNet移动端迁移学习指南 1。介绍 TensorFlow是用于数值计算的开源库，专门用于机器学习应用程序。笔者： csdn -固本培元 交流邮箱： leo_luopy@139.com 微信：leoluopy 。 本文机器翻译加
幸运券发放 6年前 2110

MobileNet教程(2)：用TensorFlow搭建安卓手机上的图像分类App

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 上周末，量子位翻译了一份MobileNet教程，其中讲述了怎样在一个新的数据集上重新训练MobileNet，那篇文章的成果，是一个分类器，能在电脑上以每秒钟400张的速度，识别图片是否为道路。 MobileNet是为移
行者武松 6年前 4036

Tensorflow MobileNet移动端迁移学习指南2

Tensorflow MobileNet移动端迁移学习指南2 1。介绍 TensorFlow是一个多用途的机器学习框架。TensorFlow可用于在云中跨群集培训庞大模型的任何地方，以及在您的手机等嵌入式系统上本地运行模型。笔者： csdn -固本培元 交流邮
优惠码发放 6年前 2915

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

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 7852

理论与实践中的CNN模型结构，如何引领深度学习热潮

摘要： 深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。卷积神经网络(CNN)是深度学习框架中的一个重要算法，本文介绍了CNN主流模型结构的演进过程，从一切的开始LeNet，到王者归来AlexNet，再到如今的CNN模型引领深
nirvanalucky 6年前 3382

CVPR 2017最佳论文解读：密集连接卷积网络

近几年来，随着卷积神经网络（CNNs）的迅速发展，学术界涌现出一大批非常高效的模型，如 GoogleNet、VGGNet、ResNet 等，在各种计算机视觉任务上均崭露头角。但随着网络层数的加深，网络在训练过程中的前传信号和梯度信号在经过很多层之后可能会逐渐消
知与谁同 7年前 2531

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