卷积神经网络研究综述

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深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

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

开发典型卷积神经网络框架时，最常用的正则化和优化策略

来源商业新知网，原标题：深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决
商业新知 5年前 2027

如何实现模拟人类视觉注意力的循环神经网络？

我们观察PPT的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做最大的好处是降低
玄学酱 7年前 941

一文概览图卷积网络基本结构和最新进展(附视频&代码）

本文介绍了图卷积网络的基本结构和最新的研究进展，并指出了当前模型的优缺点。通过对半监督学习应用 GCN 证明三层 GCN 模型不需要节点的任何特征描述就可以对只有一个标签实例的类进行线性分离。 GitHub 链接：https://github.com/tkip
技术小能手 6年前 5879

【一文看懂】深度神经网络加速和压缩新进展年度报告

郑板桥在《赠君谋父子》一诗中曾写道， “删繁就简三秋树，领异标新二月花。” 这句诗讲的是，在画作最易流于枝蔓的兰竹时，要去掉其繁杂使之趋于简明如“三秋之树”；而针对不同的意境要有发散的引申，从而使每幅作品都如“二月之花”般新颖。 其实在人工智能领域，深度神经
技术小能手 6年前 1696

深度学习综述

本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势，下半部分则详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展望。 深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著
技术小能手 6年前 3991

深度学习CNN发展大事件一览

深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文
技术小能手 6年前 4025

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