googlenet v3网络结构
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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
6年前
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CNN 那么多的网络有什么区别吗?看这里了解 CNN 的发展历程
为了解释这个问题,我觉得很有必要去了解一下 CNN 架构模型的发展,从 CNN 模型架构的发展去看待不同的网络之间的区别,去学习 CNN 模型的定义。 ------------------- 深度学习算法最近变得越来越流行和越来越有用的算法,然而深度学习或者深
玄学酱
7年前
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【谢源评体系结构顶会 MICRO 2016】神经网络加速器仍是热点,但图计算加速器夺最佳论文(下载)
MICRO(The 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture)是计算机体系结构领域的顶级会议,重点关注处理器体系结构的设计等内容。自 1968 年创办以来,迄今已经举办
知与谁同
7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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论文笔记系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning
摘要 神经网络在多个领域都取得了不错的成绩,但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中,作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述,并且使用 增强学习训练RNN,以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率。 在 CIFAR-10数据集上,基于本文提
marsggbo
6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
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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带你读《基于浏览器的深度学习 》之二:神经网络架构
点击查看第一章点击查看第三章 第2章 神经网络架构 本章我们将介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构。深度学习旨在解决真实世界的各种任务。每种类型的应用经常需要在特定场景下选择合适的模型结构。 卷积神经网络(CNN)架构擅长解决图像识别问题。因为卷积和池化操
温柔的养猫人
5年前
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