• 理解卷积神经网络的利器:9篇重要的深度学习论文(上...

    GoogLeNet模型是第一个引入“卷积神经网络层并不需要依次叠加”这一理念的架构之一,作为Inception模块的一部分,富有创造性的层结构提高了整体性能和计算效率。敬请期待后续论文介绍——理解卷积神经网络的利器:9...
    文章 2018-03-19 6672浏览量
  • 深度学习之卷积神经网络经典模型

    示意图中可以很明显看出来整个网络的变化,这样网络不再是简单的堆叠结构,这样的话便很好地解决了由于网络层数增加而带来的梯度原来越不明显的问题。所以这时候网络可以做得很深,到目前为止,网络的层数都可以上...
    文章 2019-06-18 1326浏览量
  • 【动手学计算机视觉】第十六讲:卷积神经网络AlexNet

    卷积核大小、网络层数、跳跃连接等等&xff0c;这也是不同卷积神经网络模型之间的区别最明显的一点&xff0c;由于网络模型比较庞大&xff0c;一言半语无法描述完整&xff0c;下面我就来详细介绍一下AlexNet的网络模型。AlexNet...
    文章 2022-03-09 103浏览量
  • 机器学习之卷积神经网络-CNN介绍

    3、填充值(padding):在外围边缘补充0的层数。卷积过程卷积网络最主要的两个特征1、局部感知2、权值共享激活层、Relu函数池化层下采样(downsamples),对输入的特征图进行压缩;一方面使特征图变小,简化网络计算...
    文章 2022-06-28 24浏览量
  • 深度学习之四大经典CNN技术浅析|硬创公开课

    如图1所示ILSVRC的top-5错误率在最近几年取得重大突破而主要的突破点都是在深度学习和卷积神经网络成绩的大幅提升几乎都伴随着卷积神经网络层数加深。而传统机器学习算法目前在ILSVRC上已经难以追上深度学习的步伐...
    文章 2017-08-01 2527浏览量
  • 理论与实践中的CNN模型结构,如何引领深度学习热潮

    最早在1989年,George Cybenko提出了如下的理论:一个神经网络层数可以很浅,只要在有足够多的隐层结点的前提下,这个神经网络就具有拟合任何函数的能力。但是,较浅的神经网络在大多数情况下,它的表现都是弱于深...
    文章 2018-03-26 2860浏览量
  • 看一遍你也会做!用英伟达 DIGITS 进行图像分割(下)

    图11:用Synthia数据训练FCN-Alexnet网络(模型),在DIGITS里面利用随机权重初始值方法得到的训练集/验证集的损失和准确率:蓝线-训练集的损失走势,绿线-验证集的损失走势,黄线-模型结果在验证集里的准确率 ...
    文章 2017-08-02 1914浏览量
  • Local Response Normalization作用——感觉LRN也是...

    因为网络层很深,如果 大多小于1,那么传到这里的时候梯度会变得很小比如;而如果 又大多大于1,那么传到这里的时候又会有梯度爆炸问题 比如。BN所做的就是解决这个梯度传播的问题,因为BN作用抹去了w的scale影响...
    文章 2017-11-16 3336浏览量
  • 深度学习与CV教程(9)|典型CNN架构(Alexnet,VGG,...

    如下图所示:而2012年的 AlexNet 是第一个在 ImageNet 大赛上夺冠的大型 CNN 网络,它的结构和 LeNet-5 很相似,只是层数变多了——[CONV1-MAX POOL1-NORM1-CONV2-MAX POOL2-NORM2-CONV3-CONV4-CONV5-Max POOL3-FC6-...
    文章 2022-06-03 1249浏览量
  • CNN 那么多的网络有什么区别吗?看这里了解 CNN 的...

    AlexNet 不仅比 LeNet 的神经网络层数更多更深,并且可以学习更复杂的图像高维特征。AlexNet 小结: 使用 ReLU 函数作为激活函数,降低了 Sigmoid 类函数的计算量 利用 dropout 技术在训练期间选择性地剪掉某些神经...
    文章 2017-08-23 3956浏览量
  • 【图像分类】一文读懂AlexNet

    只有到了特定的网络层后才需要两块GPU进行交互&xff0c;这种设置完全是利用两块GPU来提高运算的效率&xff0c;其实在网络结构上差异不是很大。为了更方便的理解&xff0c;我们假设现在只有一块GPU或者我们用CPU进行运算&xff0...
    文章 2021-11-19 63浏览量
  • 重磅!《深度学习 500 问》已更新,GitHub 标星 2.6W...

    AlexNet 是由 5 个卷积层和 3 个全连接组成,顺序一般是:卷积层->池化->卷积层->池化->卷积层->卷积层->卷积层->池化->全连接->全连接->输出AlexNet网络参数配置...
    文章 2019-08-28 1235浏览量
  • AlexNet到MobileNet,带你入门深度神经网络

    损失内容:,其中代表深度卷积网络VGG-16感知损失:,其中G是Gram矩阵,计算过程为:总损失定计算方式:本文由云栖志愿小组谭昊整理,编辑百见十款阿里云产品限时折扣中,赶紧点击领劵开始云上实践吧!
    文章 2018-03-22 4007浏览量
  • 数据科学家必须知道的 10 个深度学习架构

    这与平常的“时序网络”稍有不同,“时序网络”的性能会因为层数的增加而降低。Original Paper link Link for code implementation 5.ResNeXt 据称,ResNeXt是目前为止最先进的物体识别技术。ResNeXt建立于inception...
    文章 2017-08-01 1334浏览量
  • 毕业设计(基于TensorFlow的深度学习与...AlexNet详解

    对于AlexNet网络中涉及的一些特性&xff0c;包括Relu非线性、多GPU训练、局部响应归一化以及重叠池化我们将会在毕业设计系列推文的基础知识部分进行讲解&xff0c;故在本文中不再赘述。减少过拟合我们的神经网络架构有6000...
    文章 2022-06-10 25浏览量
  • 必读的计算机视觉开创性论文

    注意力残留学习用于训练非常深的Residual Attention Networks,这些网络可以轻松扩展到。Residual Attention Network分类插图:选择的图像显示不同的功能在参与注意网络中具有不同的对应注意掩码。天空面具...
    文章 2018-04-13 2359浏览量
  • 经典分类网络结构(一)

    3.3.1.1 网络结构激活默认不画网络图当中&xff0c;这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数&xff0c;还没有出现Relu函数将卷积、激活、池化视作一&xff0c;即使池化没有参数3.3.1.2 参数形状总结中间的特征大小变化...
    文章 2022-05-18 85浏览量
  • 一文读懂最近流行的CNN架构(附学习资料)

    网络的通道从较小的64开始,然后每经过一个下采样或者池化成倍地增加,当然特征图大小成倍地减小。最终其在ImageNet上的Top-5准确度为92.3%。5.GoogLeNet/Inception 尽管VGG可以在ImageNet上表现很好,但是将其...
    文章 2018-01-15 5747浏览量
  • 何凯明的深度残差网络PPT是这样的|ICML2016 tutorial

    优化难题:随着网络层数不断加深,求解器不能找到解决途径 深度残差学习 平原网络 H(x)是任意一种理想的映射 希望第2类权重层能够与H(x)拟合 残差网络 H(x)是任意一种理想的映射 希望第2类权重层能够与F(x)拟合 使H...
    文章 2017-08-01 3019浏览量
  • 深度学习经典网络模型汇总——LeNet、AlexNet、ZFNet...

    16、19指网络层数&xff09;xff0c;下面以VGG-16为例&xff0c;对VGG网络进行详细的介绍。首先我们可以先来看一下VGG-16的整体结构&xff0c;如下图&xff1a;可以看出VGG-16和AlexNet也有类似之处&xff08;网络层数变深&xff09;xff0...
    文章 2022-05-17 124浏览量
  • 【动手学计算机视觉】第十七讲:卷积神经网络之VGG

    后面的数字11、13、16、19是网络层数。从图中可以看出&xff0c;VGG的特点是每个卷积块(由1个或多个卷积层组成)后面跟随一个最大池化层&xff0c;整体架构和AlexNet非常类似&xff0c;主要区别就是把层替换成了块。从图中红框...
    文章 2022-03-09 83浏览量
  • 卷积神经网络中10大拍案叫绝的操作

    传统的卷积层层叠网络会遇到一个问题,当层数加深时,网络的表现越来越差,很大程度上的原因是因为当层数加深时,梯度消散得越来越严重,以至于反向传播很难训练到浅层的网络。为了解决这个问题,何恺明大神想出了...
    文章 2017-11-21 2289浏览量
  • AlexNet到胶囊网络,CNN这五年(视频详解)

    ResNet的思想是,如果我们不断的叠加网络,接下来如果你继续添加更多的网络性能会开始下降。那么就在每两后加入一个加法运算,这样就改善了梯度消失的问题。网络被设计得越来越深了,但卷积神经网络在识别带有...
    文章 2017-12-22 3956浏览量
  • 【11分钟训练完ImageNet】DNN训练再破纪录,1024 CPU ...

    而诸如计算金融,自动驾驶,石油和天然气勘探和医学成像等许多应用,几乎肯定需要十亿规模的训练元素和TB级的训练数据集。因此,加速深度神经网络训练是非常有意义的研究课题。而在保持训练和泛化精度的同时,扩大...
    文章 2017-11-06 3886浏览量
  • 卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。

    传统的卷积层层叠网络会遇到一个问题,当层数加深时,网络的表现越来越差,很大程度上的原因是因为当层数加深时,梯度消散得越来越严重,以至于反向传播很难训练到浅层的网络。为了解决这个问题,何凯明大神想出了...
    文章 2017-10-24 1717浏览量
  • 计算机视觉中一些优秀的文章

    每个卷积层后面跟随一个最大池化层(池化层不计入网络层数)。https://itb.biologie.hu-berlin.de/~zito/teaching/CNSIII-2006/proj6/proj6_2.pdfAlexNet:LeNet出现之后的很长时间里&xff0c;卷积神经网络并没有什么出彩...
    文章 2022-03-09 39浏览量
  • 带你读《基于浏览器的深度学习》之二:神经网络架构

    LSTM是由四个单元组成:CEC、输入门(input gate)、输出门(output gate)和遗忘门(forget gate),而RNN只有单个神经网络层。CEC:它是常数误差传送带(Constant Error Carousel,CEC)的首字母缩写。该单元保留...
    文章 2019-11-12 909浏览量
  • 毕业设计之「测试实验及结果分析」(一)

    图解AlexNet网络结构MNIST手写字训练和识别import TensorFlow as tf mnist&61;tf.keras.datasets.mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)&61;mnist.load_data() x_train,x_test&61;x_train.reshape(-1,28,28,1)/...
    文章 2022-06-11 27浏览量
  • 深度学习教程|经典CNN网络实例详解

    2.残差网络 ResNets2.1 Residual Network结构上面提到的VGG网络在当时已经是堆叠层次构建CNN比较极限的深度了,随着神经网络层数变多和网络变深,会带来严重的梯度消失和梯度爆炸问题(参考ShowMeAI文章 深度学习的...
    文章 2022-04-21 3570浏览量
  • 深度学习之 TensorFlow(四):卷积神经网络

    神经网络的基本组成包括输入、隐藏、输出。卷积神经网络的特点在于隐藏分为卷积层和池化。卷积层通过一块块的卷积核在原始图像上平移来提取特征,每一个特征就是一个特征映射;而池化通过汇聚特征后稀疏...
    文章 2018-05-09 1221浏览量
1 2 3 4 ... 9 >

云产品推荐

视频直播 大数据计算服务 MaxCompute 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 新零售智能客服 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 阿里云科技驱动中小企业数字化