CS231n note 5.1 CNN_history now: 略 5.2 CNN 上节课我们谈到了全连接层的概念： 对于全连接层而言，我们要做的就是在这些向量上进行操作。 例如： 但是至于卷积层，与前者截然不同的地方就是可以保持空间结构 例如下图： 一张32×32×3的图片，我们并非将它展成长向 ...
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2019-08-18 09:40:41
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VGG卷积神经网络模型解析 一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响 ...
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2019-08-17 18:18:30
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CNN正在革新几个应用领域，如视觉识别系统、自动驾驶汽车、医学发现、创新电子商务等。需要在专业项目或个人方案中利用复杂的图像和视频数据集来实现先进、有效和高效的CNN模型。 深度卷积网络DCNN是目前十分流行的深度神经网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用 ...
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2019-08-17 00:33:42
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1 自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较 白衣骑士Transformer：盖世英雄站上舞台 华山论剑：三大特征抽取器比较 综合排名情况 以上介绍内容是从几个不同角度来对RNN／CNN/Transformer进行对比，综合这几个方面的实验数据，我自己得出的结论是这样的：单从任务综合效 ...
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2019-08-15 11:06:01
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Abstract 我们提出了一种新颖的深度学习架构，其中卷积操作利用了异构内核。与标准卷积运算相比，所提出的HetConv（基于异构内核的卷积）减少了计算（FLOPs）和参数的数量，同时仍保持表示效率。为了证明我们提出的卷积的有效性，我们在标准卷积神经网络（CNN）架构上提供了广泛的实验结果，如VG ...
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2019-08-13 20:49:30
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RNN CNN 人老珠黄。全面拥抱Transformer。 对于自然语言处理领域来说，2018 年无疑是个收获颇丰的年头， 就是Bert 模型了。 一个是 Bert 这种两阶段的模式（预训练 + Finetuning） 必将成为 NLP 领域研究和工业应用的流行方法； 第二个是从 NLP 领域的特征 ...
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2019-08-11 12:53:10
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论文信息 Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár, Ross Girshick. Mask R CNN. open source. https://arxiv.org/abs/1703.06870 前言 本文有很多奇思妙想, 创意十足. 网上的普遍评价也 ...
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2019-08-02 20:18:55
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然而 Deep CNN 对于其他任务还有一些致命性的缺陷。较为著名的是 up-sampling 和 pooling layer 的设计。这个在 Hinton 的演讲里也一直提到过。 主要问题有： Up-sampling / pooling layer (e.g. bilinear interpola ...
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2019-07-31 21:48:24
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TensorFlow 手写体数字识别 ? 手写体数字 MNIST 数据集介绍 MNIST 数据集介绍 MNIST 是一套手写体数字的图像数据集，包含 60,000 个训练样例和 10,000 个测试样例， 由纽约大学的 Yann LeCun 等人维护。 ? MNIST Softmax 网络介绍 ? ...
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2019-07-26 09:27:00
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转自：https://www.jianshu.com/p/68844476e975 DenseBox百度IDL的作品，提出的最初动机是为了解决普适的物体检测问题。其在2015年初就被提出来了，甚至比Fast R CNN还要早，但是由于论文发表的比较晚，虽然算法上非常有创新点，但是依旧阻挡不了Fast ...
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2019-07-25 14:40:23
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