卷积神经网络 用途

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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 5年前 1152

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 5年前 5196

吴恩达对话LeCun：神经网络跌宕四十年

点击关注 异步图书，置顶公众号 每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识​ ​ ​ ​参与文末话题讨论，每日赠送异步图书 ——异步小编 Yann LeCun，深度学习三巨头之一。 最近，这位AI领域的传奇大牛，接受了另一位大牛吴恩达的视频专访。在这次对话中，
异步社区 6年前 2889

【深度学习之美】卷地风来忽吹散，积得飘零美如画（入门系列之十）

系列文章： 一入侯门“深”似海，深度学习深几许（深度学习入门系列之一）人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二）神经网络不胜语，M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三）“机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（深度学习入门系列之四）Hell
玉來愈宏 6年前 2399

谷歌破解围棋难题，Facebook说我们先做到的

谷歌DeepMind团队在最新一期《Nature》上发表论文称，他们研发的人工智能算法击败了欧洲围棋冠军Fan Hui，同时也击败了目前最好的围棋程序中99.8%的对手。而帮助他们解决这个人工智能历史难题的关键是使用了政策网络（policy network）
行者武松 6年前 1682

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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 6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 6年前 1504

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 6年前 2641

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