• 关于

    卷积神经网络采样层

    的搜索结果
  • 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比较浅薄。 实际上,计算机视觉领域的很...

    文章 技术小能手 2018-05-07 4394浏览量

  • CNN中的局部连接(Sparse Connectivity)和权值共享

    局部连接与权值共享 下图是一个很经典的图示,左边是全连接,右边是局部连接。 对于一个1000 × 1000的输入图像而言,如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个,采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数,如此数目巨大的参数几乎难以训练;而采用局部连接,隐藏层...

    文章 桃子红了呐 2017-11-16 2437浏览量

  • 理解卷积神经网络的利器:9篇重要的深度学习论文(上)

            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) 本文将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。点击原文即可查看更详细的内容。 1.AlexNet(2012) Alex...

    文章 【方向】 2018-03-19 6248浏览量

  • 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度神经网络的成功得益于层出不穷的神经网...

    文章 玄学酱 2017-08-23 3665浏览量

  • 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,它被用于手写字符的识别,是当前各种深度卷积神经网络的...

    文章 技术小能手 2018-05-10 4499浏览量

  • 【深度学习之美】局部连接来减参,权值共享肩并肩(入门系列之十一)

    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) Hello World感知机,懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-06 23694浏览量

  • 文档扫描:深度神经网络在移动端的实践

    随着深度学习算法在图像领域中的成功运用,学术界的目光重新回到神经网络上;而随着 AlphaGo 在围棋领域制造的大新闻,全科技界的目光都聚焦在“深度学习”、“神经网络”这些关键词上。 与大众的印象不完全一致的是,神经网络算法并不算是十分高深晦涩的算法;相对于机器学习中某一些数学味很强的算法来说,神...

    文章 技术小能手 2018-01-18 2306浏览量

  • 嵌入式视觉领域的机器学习

    机器学习最重要的应用之一是嵌入式机器视觉领域,各类系统正在从视觉使能系统演进为视觉引导自动化系统。嵌入式视觉应用与其他更简单的机器学习应用的区别在于它们采用二维输入格式。在众多机器学习应用中极为常用的神经网络是深度神经网络 (DNN)。这类神经网络拥有多个隐藏层,能实现更复杂的机器学习任务。在机器...

    文章 朗锐智科1 2018-04-10 885浏览量

  • 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。点击原文即...

    文章 【方向】 2018-03-19 13172浏览量

  • 《中国人工智能学会通讯》——1.33 基础模型

    1.33 基础模型 在自然语言处理中,很多任务的输入是变长的文本序列,而传统分类器的输入需要固定大小。因此,我们需要将变长的文本序列表示成固定长度的向量。以句子为例,一个句子的表示(也称为编码)可以看成是句子中所有词的语义组合。因此,句子编码方法近两年也受到广泛关注。句子编码主要研究如何有效地从词...

    文章 知与谁同 2017-09-04 862浏览量

  • 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过拟合现象,这会导致对抗行为的可能性。出...

    文章 【方向】 2018-07-01 2403浏览量

  • 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性能突破, 然而高质量深度模型的发...

    文章 【方向】 2016-11-23 23740浏览量

  • 深度学习之四大经典CNN技术浅析 | 硬创公开课

    雷锋网按2月28日下午3点《TensorFlow实战》作者黄文坚做客【硬创公开课】为我们讲解了关于四大经典CNN网络AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet的基本原理。本次公开课内容主要节选自作者《TensorFlow实战》第6章关于这四大CNN网络实现...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 2332浏览量

  • 可视化解释11种基本神经网络架构

    --------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”,关注我,随时分享机器智能最新行业动态及技术干货---------- 标准,循环,卷积和自动编码器网络 随着深度学习的飞速发展,已经创建了完整的神经网络体系结构主机,以解决各种各样的任务和问题。 尽管有无数的神经网络架构,但对于任何深度学习工程...

    文章 机器智能技术 2020-07-02 387浏览量

  • LSF-SCNN:一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型

    本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果。如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN...

    文章 阡阳 2017-08-03 10478浏览量

  • 用Excel理解神经网络

    为了简化卷积神经网络这个概念,我将试着针对在开发深度学习模型过程中所做的运算进行解释。要查阅这方面更多的内容,我建议在线搜索,因为网上的信息很多很多(像这样视频)。本文的这个解释来源于fast.ai仓库。 这个简单的神经网络图片基本上代表了本案例中发生的事情。 简单的神经网络 输入层 这个数字7的...

    文章 【方向】 2017-12-05 3313浏览量

  • 亚马逊专家揭秘:如何建立自动检测乳腺癌的深度学习模型

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 本文作者Sheng Weng,现亚马逊Alexa项目组数据专家,莱斯大学应用物理专业已毕业博士生,主要研究用超快激光转化生物光子学成像及显微镜检查。 前不久,他参加了Insight Data Science的青年计划——这是一个为期7周的博士后团体的交...

    文章 行者武松 2018-01-08 776浏览量

  • 一文读懂物体分类AI算法:LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

    1 引言 当前深度学习十分火热,深度学习网络模型对于降低错误率的重要作用不言而喻。深度学习应用场景主要分为三类:物体识别与分类,物体检测,自然语言处理。在物体识别与分类领域,随着AlexNet在2012年一炮走红,深度学习重新燃起了一片热情。从Lenet5第一次使用卷积开始,经历了AlexNet ...

    文章 扬易 2018-05-31 2318浏览量

  • 语义图像分割概览

    语义图像分割,目标是将图像的每个像素标记为所表示的相关类别。由于我们要对图像中的每一个像素进行预测,因此,通常被称为密集预测(dense prediction)。   重要的是,我们不能对同一类别的实例进行分割,而是只关心每个像素的类别。也就是说,如果在输入的图像中有两个相同类别的对象,则分割图不...

    文章 【方向】 2018-05-24 2016浏览量

  • 使用专用硬件加速深度卷积神经网络

    英文论文链接:http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=240715 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47711755 【摘要】 最近...

    文章 以亭 2015-08-26 4306浏览量

  • 语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到各版本DeepLab

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 图像语义分割就是机器自动从图像中分割出对象区域,并识别其中的内容。 量子位今天推荐的这篇文章,回顾了深度学习在图像语义分割中的发展历程。 发布这篇文章的Qure.ai,是一家用深度学习来读取医学影像的公司,他们在官方博客上梳理了语义分割中的深度学习方...

    文章 行者武松 2018-01-01 1430浏览量

  • 一文了解各种卷积结构原理及优劣

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 卷积神经网络作为深度学习的典型网络,在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。 Paul-Louis Pröve在Medium上通过这篇文章快速地介绍了不同类型的卷积结构(Convolution)及优势。为了简单起见,本文仅探讨二维卷积结构。...

    文章 行者武松 2018-01-08 930浏览量

  • 一文带你读懂 DeconvNet 上采样层(语义分割)

    本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Review: DeconvNet — Unpooling Layer (Semantic Segmentation) 作者 | SH Tsang 翻译 | 斯蒂芬·二狗子        校对 | 酱番梨        审核 ...

    文章 雷锋网 2019-03-18 121浏览量

  • 这些深度学习术语,你了解多少?(上)

    对于一个新手来说,深度学习术语可能非常难以理解。本表试图解释深度学习常用术语并链接到原始参考,以帮助读者深入了解特定主题。 深度学习与“一般”的机器学习术语之间的界限非常模糊。例如,我这里不包括“交叉验证”,因为它是一种通用技术,用于整个机器学习。但是,我加入了softmax或word2vec等术...

    文章 【方向】 2018-10-20 1940浏览量

  • 手把手教你用 TensorFlow 实现卷积神经网络(附代码)

    在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章,感觉讲的特别直观明了,我整理了一下。首先介绍原理部分。 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程,包括四个步骤: ● 图像输入(InputImage) ● 卷积(Convolution) ● 最...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2511浏览量

  • 吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

    卷积层 CNN中卷积层的作用: CNN中的卷积层,在很多网络结构中会用conv来表示,也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取,这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言,图片是一个二维度的数据,我们怎样才能通过学习...

    文章 大黄有故事 2017-12-08 1650浏览量

  • 从理论到实践,手把手教你如何用 TensorFlow 实现 CNN

      一、CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢,例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片,输入层的神经元就有784个,如下图所示:  若在中间只使用一层隐...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2605浏览量

  • 【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)Hello World感知机,懂你我心才安息 (...

    文章 【方向】 2017-08-02 21726浏览量

  • CVPR2017精彩论文解读:结合序列学习和交叉形态卷积的3D生物医学图像分割

    雷锋网(公众号:雷锋网) AI科技评论按:虽然CVPR 2017已经落下帷幕,但对精彩论文的解读还在继续。下文是宜远智能的首席科学家刘凯对此次大会收录的《结合序列学习和交叉形态卷积的3D生物医学图像分割》(Joint Sequence Learning and Cross-Modality C...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1381浏览量

  • 十分钟看懂图像语义分割技术

    大多数人接触 “语义” 都是在和文字相关的领域,或语音识别,期望机器能够识别你发出去的消息或简短的语音,然后给予你适当的反馈和回复。嗯,看到这里你应该已经猜到了,图像领域也是存在 “语义” 的。 今天是 AI 大热年,很多人都关注与机器人的语音交互,可是有没有想过,将来的机器人如果不能通过图像来识...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2479浏览量

1 2 3 4 ... 10 >

云产品推荐

上海奇点人才服务相关的云产品 小程序定制 上海微企信息技术相关的云产品 国内短信套餐包 ECS云服务器安全配置相关的云产品 开发者问答 阿里云建站 自然场景识别相关的云产品 万网 小程序开发制作 视频内容分析 视频集锦 代理记账服务 阿里云AIoT