卷积神经网络 采样

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使用拓扑数据分析理解卷积神经网络模型的工作过程

1.简介        神经网络在各种数据方面处理上已经取得了很大的成功，包括图像、文本、时间序列等。然而，学术界或工业界都面临的一个问题是，不能以任何细节来理解其工作的过程，只能通过实验来检测其效果，而无法做出合理的解释。相关问题是对特定数据集经常存在某种
【方向】 6年前 2653

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积
uncle_ll 7年前 4595

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的
【方向】 8年前 22864

浅谈卷积神经网络及matlab实现

1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需
技术小甜 7年前 2371

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

卷积神经网络应用：基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术

这是一篇翻译文章。介绍了一种基于最近发布的TF-Slim库与预训练模型来进行图像分割的方法。本篇文章的内容包括基于条件随机场的模型训练与后处理过程。 引言 在之前的文章中，我们实现了上采样操作，并通过将其与scikit-image库中的对应实现作比较，以确保
【方向】 8年前 29245

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 5927

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 13841

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