resnet152 网络结构

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resnet152 网络结构 相关的博客

理解并实现 ResNet（Keras）

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Understanding and Coding a ResNet in Keras 作者 | Priya Dwivedi @ Deep Learning Analytics 翻译 | linlh、通夜   编辑
雷锋网 5年前 1849

Resnet论文翻译

摘要 越深层次的神经网络越难以训练。我们提供了一个残差学习框架，以减轻对网络的训练，这些网络的深度比以前的要大得多。我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x，学习残差函数，来代替没有参考的学习函数。 我们提供了综合的经验证据，表明残差网络更容易优化，并且可
ayew 6年前 867

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

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 6年前 974

谷歌提出新型卷积网络EfficientNet：推理速度提升5.1倍，参数减少88%（附论文&代码）

来源：机器之心 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文共1500字，建议阅读8分钟。 谷歌提出了一种新型CNN网络EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。 [ 导读 ]谷歌提出了一项新型模型缩放方法：利用复合系数统一缩放模型的所有维度，该
初商 5年前 639

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 13841

【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 7年前 1887

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

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