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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
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老旧黑白片修复机——使用卷积神经网络图像自动着色实战(附PyTorch代码)
人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用,尤其是在计算机视觉领域,深度学习就像继承了某些上帝的功能,无所不能,令人叹为观止。照片承载了很多人在某个时刻的记忆,尤其是一些老旧的黑白照片,尘封于脑海之中,随着时间的流逝,记忆中对当时颜色的印
【方向】
6年前
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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
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深度学习之卷积神经网络经典模型
来源商业新知网,原标题:深度学习之卷积神经网络经典模型 LeNet-5模型 在CNN的应用中,文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年,Yann LeCun教授提出的,它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷
商业新知
5年前
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深度学习之 TensorFlow(四):卷积神经网络
基础概念: 卷积神经网络(CNN):属于人工神经网络的一种,它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样,需要对数据进行特征提取和数据重建,可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图形的变形等
希希里之海
6年前
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【pytorch】改造resnet为全卷积神经网络以适应不同大小的输入
【pytorch】改造resnet为全卷积神经网络以适应不同大小的输入 为什么resnet的输入是一定的? 因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的。 输入为固定的大小有什么局限性? 原始的resnet在im
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4年前
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万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理?
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 该文是对卷积神经网络的介绍,并假设你理解前馈神经网络。 如果不是,强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接: https://www.zhihu.com/quest
行者武松
6年前
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一篇卷积神经网络的编年史
人工神经网络模型整体上的发展过程如下图所示: 上图对比了本文所述的各种神经网络之间,操作复杂度和精度之间的关系。 LeNet5 1998, Yann LeCun 的 LeNet5。 图像特征分布在整个图像上。 在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时,具有可学
玄学酱
7年前
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