解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践
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轻量化卷积神经网络综述.pptx 评分:
本文及其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习与应用》,清华大学出版社,雷明著,由SIGAI公众号作者倾力打造,自2019年1月出版以来已重印3次。
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轻量化神经网络篇(SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet)
2021-01-20写在前面:此文只记录了下本人感觉需要注意的地方,不全且不一定准确。详细内容可以参考文中帖的链接,比较好!!! 最近看的轻量化神经网络:SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet 时间轴 2016.02 伯克利&斯坦福提出 SqueezeNet 2016.10 google提出 Xception 2017.04 google提出 MobileNet 2017.07 face++提出 ShuffleNet 模型轻量化的方法 卷积核分解:使用1xN和NX1卷积核代替NXN卷积核; 使用深度压缩deep compression方法:网络剪枝、量化、哈弗曼编码; 奇
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2018-08-18由Poonam Sharma和Akansha Singh所写:深度学习在各种机器学习和计算机视觉应用中取得了显着的成功。 学习允许多个处理层自己学习功能,与传统的机器学习方法相反,而传统的机器学习方法无法以自然形式处理数据。 深度卷积网络在处理图像和视频方面表现出色,而循环神经网络在顺序数据方面取得了巨大成功。 本文回顾了迄今为止在该领域所做的所有方面和研究以及未来的可能性。
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2018-04-07What Do We Understand About Convolutional Networks?论文 卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功,但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了论文《What Do We Understand About Convolutional Networks?》,对卷积网络的技术基础、组成模块、当前现状和研究前景进行了梳理,介绍了我们当前对 CNN 的理解。
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2019-12-04深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向...卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习代表算法之一。ppt是概括了传统的经典神经网络和卷积神经网络,希望对有ppt讲解需求的人有帮助。
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2020-05-19过去几年,卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注,在自然语言处理、图像识别等领域成功应用。然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都是以图数据的形式存在。
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2020-04-27卷积神经网络,听起来像是计算机科学、生物学和数学的诡异组合,但它们已经成为计算机视觉领域中最具影响力的革新的一部分。神经网络在 2012 年崭露头角,Alex Krizhevsky 凭借它们赢得了那一年的 ImageNet 挑战赛(大体上相当于计算机视觉的年度奥林匹克),他把分类误差记录从 26% 降到了 15%,在当时震惊了世界。自那之后,大量公司开始将深度学习用作服务的核心。Facebook 将神经网络用于自动标注算法、谷歌将它用于图片搜索、亚马逊将它用于商品推荐、Pinterest 将它用于个性化主页推送、Instagram 将它用于搜索架构。 作者:机器之心 链接:https://www.zhihu.com/question/52668301/answer/131573702 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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