卷积神经网络特性
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全连接网络到卷积神经网络逐步推导(组图无公式)
在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接网络中
【方向】
6年前
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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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卷积神经网络(CNN)新手指南
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)新手指南 引言 卷积神经网络:听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合,但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角,那一年A
青衫无名
7年前
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《中国人工智能学会通讯》——4.13 采用关联滤波器的卷积神经网络
4.13 采用关联滤波器的卷积神经网络 经典的卷积神经网络模型[1] (CNN), 大体上是由若干个卷积神经层堆叠构成的深度多层次神经网络模型,由于其在图像识别[2] 、视频分类 [3]等计算机视觉领域中所展现的优异性能,CNN 的拓展应用及其优化研究越来越
知与谁同
7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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手把手教你理解卷积神经网络
手把手教你理解卷积神经网络(一) 本文将继续为你介绍关于卷积神经网络的知识。为了保持文章的简洁性和全面性我将为你提供研究论文的链接,里边会有更为详细的解释。 确定宽度和填充(Stride and Padding) 让我们看看转换层,还记得滤波器、接受域和卷积
【方向】
6年前
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【CV学霸开讲】卷积神经网络压缩、多模态的语义分析研究
陈师哲同学在“多模态情感识别”和“视频内容自然语言描述”研究方面取得了突出的研究成果,在领域顶级会议和期刊发表论文十余篇,并在多项高水平学术竞赛中取得优异成绩,表现出很强的科研能力、实践动手能力和科研潜力。 王云鹤在神经网络加速压缩方面做了深入研究。他提出利用
技术小能手
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
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