MobileNet (Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications)——Google CVPR-2017 MobileNet引入了传统网络中原先采用的group思想，即限制滤波器的卷积计算只针对特定的gr... ...
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2018-05-15 22:48:15
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ShuffleNet (An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices) —— Face++ shuffle 具体来说是 channel shuffle，是将各部分的 feature map 的 chann ...
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2018-05-15 22:32:27
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Too much limitation of Gaussian model. The images are too blurry. So any general model? But if PG(x;θ) is a neural network, it's impossible to calcula ...
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2018-05-15 16:03:47
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池化层(Pooling layer)同样是收到了视觉神经科学的启发。在初级视觉皮层V1(Primary visual cortex)中，包含了许多复杂细胞(Complex cells)，这些细胞对于图像中物体微小的变化具有不变性(invariance to small shifts and dist ...
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2018-05-14 22:56:08
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from：https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址：GitHub 这篇文章在 ...
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2018-05-13 13:33:23
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Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks 使用3 D CNN提取空 谱信息 主要内容 1. 基于CNN设计了三种FE（Featur ...
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2018-05-13 11:59:47
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这篇文章是论文‘Chinese Poetry Generation with Recurrent Neural Network’的阅读笔记，这篇论文2014年发表在EMNLP。 ABSTRACT 这篇论文提出了一个基于RNN的中国古诗生成模型。 PROPOSED METHOD 第一句的生成 第一句的 ...
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2018-05-12 20:34:50
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CNN（Convolutional Neural Network） （1）CNN的概念 CNN，常被称作卷积神经网络，经常被用于图像处理。 CNN最关键的两个步骤是：卷积与池化。以下是它的过程图： CNN之所以能够进行卷积，有两点理由：1.图像的模式会远远的小于整张图片；2.图像中相同的模式会出现在 ...
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2018-05-10 13:21:23
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MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 摘要和Prior Work就略了，懒。 1. In ...
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2018-05-10 11:34:49
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在CNN(1)和CNN(2)两篇文章中，主要说明的是CNN的基本架构和权值共享(Weight Sharing)，本文则重点介绍卷积的部分。 首先，在卷积之前，我们的数据是4D的tensor（width,height,channels,batch），在CNN(1):Architecture一文中，曾经 ...
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2018-05-07 22:55:21
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