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。近日,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...
名称:Faster R-CNN:使用区域提议网络实现实时目标检测 论文:arxiv.org/abs/1506.0149 题目:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 名称:ShuffleNet:用于移动设备的极其高效的卷积神经网络 论文:arxiv.org/abs/1707.0108 题目:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient...
作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、分类等领域上,都取得了当前最好的效果。 卷积神经网络百篇经典论文 研读卷积神经网络的经典论文,对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。根据相关算法,AMiner 从人工智能领域国际顶会/期刊中提取出“卷积神经网络”相关关键词,筛选...
深度残差网络(deep residual network)是2015年微软何凯明团队发表的一篇名为:《Deep Residual Learning for Image Recognition》的论文中提出的一种全新的网络结构,其核心模块是残差块residual block。正是由于残差块结构的出现使得深度神经网络模型的层数可以不断加深到100层、1000层甚至更深,从而使得该团队在当年的ILSVRC...
本文主要CNN系列论文解读——Network in Network的简介、模型结构、网络结构的代码实现等。原文发表于语雀文档,排版更好看,目录如下: [【论文解读】CNN深度卷积神经网络-Network in Network · 语雀www.yuque.com 图标 更多CNN论文解读系列: 【论文解读】CNN深度卷积神经网络-AlexNet 【论文解读】CNN深度卷积神经网络...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。本文旨在介绍CNN的基本概念和结构,以及CNN网络架构设计的基本思路。 一、卷积神经网络介绍 ...
关于CNN,迄今为止已经提出了各种网络结构。其中特别重要的两个网络,一个是在1998 年首次被提出的CNN元祖LeNet,另一个是在深度学习受到关注的2012 年被提出的AlexNet。这两个神经网络架构,在整个计算机视觉发展史上,都有着历史性变革的作用。 要想学好深度学习,一定要看原汁原味的论文!!! 请...
最早提出卷积神经网络的是Yann LeCun大神提出的LeNet-5网络,这是由三个卷积层和两个全连接层构成的网络,最初用于数字识别。至此开始,各种各样的卷积神经网络便开始拉开深度学习的帷幕。 LeNet-5 本来我并没有打算介绍神经网络和卷积神经网络,但是为了推卷积神经网络的那些论文的详细介绍(下面这篇推文中的承诺),所...
这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记,再看懂这个笔记之前,最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考: [1]Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七) [2]LeNet-5, convolutional neural networks [3]卷积神经网络 [4]Neural Network for Recognition of Handwritten Digits ...
Deep Learning论文笔记之(五)CNN卷积神经网络代码理解 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自 己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总