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Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅱ）

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/74892 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partners
uncle_ll 7年前 2068

深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

       在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。    
【方向】 6年前 2085

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积
知与谁同 7年前 2600

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是如果说DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。
玄学酱 7年前 2641

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积
青衫无名 7年前 1504

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 6年前 4847

深度学习精要之CapsuleNets理论与实践（附Python代码）

神经网络于上世纪50年代提出，直到最近十年里才得以发展迅速，正改变着我们世界的方方面面。从图像分类到自然语言处理，研究人员正在对不同领域建立深层神经网络模型并取得相关的突破性成果。但是随着深度学习的进一步发展，又面临着新的瓶颈——只对成熟网络模型进行加深加宽操
【方向】 6年前 2629

CNN与图像语义分割

级别1：DL快速上手 级别2：从Caffe着手实践 级别3：读paper，网络Train起来 级别4：Demo跑起来 读一些源码玩玩 熟悉Caffe接口，写Demo这是硬功夫 分析各层Layer输出特征 级别5：何不自己搭个CNN玩玩 Train CNN时关
小金子 8年前 1716

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