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一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析

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【方向】 6年前 17279

猫工智能：卷积神经网络层的实现

卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional
博文视点 6年前 1531

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

深度 | 卷积神经网络架构详解：它与神经网络有何不同？

这是作者在 Medium 上介绍神经网络系列文章中的一篇，他在这里详细介绍了卷积神经网络。卷积神经网络在图像识别、视频识别、推荐系统以及自然语言处理中都有很广的应用。如果想浏览该系列文章，可点击阅读原文查看原文网址。 跟神经网络一样，卷积神经网络由神经元构成
沉默术士 7年前 1210

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

Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅱ）

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/74892 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partners
uncle_ll 7年前 2068

利用Python实现卷积神经网络的可视化（附Python代码）

对于深度学习这种端到端模型来说，如何说明和理解其中的训练过程是大多数研究者关注热点之一，这个问题对于那种高风险行业显得尤为重视，比如医疗、军事等。在深度学习中，这个问题被称作“黑匣子（Black Box）”。如果不能解释模型的工作过程，我们怎么能够就轻易相信模
【方向】 6年前 11167

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