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能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!
首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文: 图1 CNNVis,一个能够帮助专家理解,分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要:深度卷积
uncle_ll
6年前
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能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文: 更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis,一个能够帮助专家理解,分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要:深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的
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7年前
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机器学习初学者入门实践:怎样轻松创造高精度分类网络
这是一个为没有人工智能背景的程序员提供的机器学习上手指南。使用神经网络不需要博士学位,你也不需要成为实现人工智能下一个突破的人,你只需要使用现有的技术就行了——毕竟我们现在已经实现的东西已经很突破了,而且还非常有用。我认为我们越来越多的人将会和机器学习打交道
沉默术士
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
5年前
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【前沿】何恺明大神ICCV2017最佳论文Mask R-CNN的Keras/TensorFlow/Pytorch 代码实现
我们提出了一个概念上简单、灵活和通用的用于目标实例分割(object instance segmentation)的框架。我们的方法能够有效地检测图像中的目标,同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码(segmentation mask)。这个方面被称为
技术小能手
6年前
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如何欺骗神经网络,让它把熊猫识别为秃鹫
摘要:本文作者基于论文阅读及实测,以尝试欺骗神经网络的方式,从工具安装到模型训练,逐步解析神经网络及其背后的数学原理。文章还提供了演示代码下载。 神奇的神经网络 当我打开Google Photos并从我的照片中搜索“skyline”时,它找到了我在八月拍摄的
小旋风柴进
6年前
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看一遍你也会做!用英伟达 DIGITS 进行图像分割(下)
DIGITS 是什么? 7 月 8 日,英伟达深度学习学院 DLI 线下训练营即将来到深圳,主题是图像分类、目标检测与图像分割的零基础开发入门。 虽然是全球范围内顶级的 AI 培训项目,但 DLI 进入中国的时间太晚,中文网页也才上线没多久,导致国内开发者只
玄学酱
6年前
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仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建(附Python代码)
目前网络上存在很多编译好的机器学习、深度学习工具箱,在某些情况下,直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的,比如Caffe、TensorFlow工具箱,但这些工具箱需要的硬件资源比较多,不利于初学者实践和理解。因此,为了更好的理解并掌握相关
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5年前
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