深度学习(DeepLearning)尤其是卷积神经网络(CNN)作为近几年来模式识别中的研究重点,受到人们越来越多的关注,相关的参考文献也是层出不穷,连续几年都占据了CVPR的半壁江山,但是万变不离其宗,那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味,这里依据时间线索,对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结,
(由于有同学感兴趣,CNN 的 GD 推导已补充在“当我们在谈论 Deep Learning:CNN 其常见架构(下)”) Pooling Pooling 的本质,其实是采样。Pooling 对于输入的 Feature Map,选择某种方式对其进行压缩。如下图,表示的就是对 Feature Map 2 \times 2邻域内的值,选择最大值输出到下一层,这叫做 Max-Pooling。于是一...
2.Code Pipeline 一般cv模型的代码都是由这几个模块构成，Data(dataset/dataloader), model 本身，optimi...
CNN这个模型,现在还在很多自然语言处理里面使用,我看到几个QA(问答类的短文本匹配)相关的应用中使用了CNN,参看附件的Deep Learning for Natural Language Processing: Theory and Practice(微软研究院)的这个材料。 是不是人脑神经元处理语言的机制与处理图像的机制差不多?这是个有趣的问题。我目前的看法是,这种想法...
1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。 2)本文仅供学术交流,非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除。
【Stanford官网】CS231n: Deep Learning for Computer Vision 5.要点总结 经典架构 AlexNet:开启CNN时代 VGG:减小卷积核尺寸、增加网络层数获得高准确率 GoogLeNet:引入 Inception module ResNet:引入残差块,证明普通堆叠层数没意义,残差堆叠可以;目前应用最广泛的网络结构 其他架构 NiN (Network in Network): 1×1卷...
本节主要是来简单介绍下stacked CNN(深度卷积网络),起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑:见Deep learning:三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑)。因为有时候针对大图片进行recognition时,需要用到无监督学习的方法去pre-training(预训练)stacked CNN的每层网络,然后用BP算法对整个网络进行fine-tuning(微调),并且...
9. LIU B. Text sentiment analysis based on CBOW model and deep learning in big data environment[J]. Journal of ambient Intelligence and Humanized Computing, 2020,11:451 - 458. 10. DONG L, WEI F, TAN C, et al. Adaptive recursi...
在对比增强腹部 CT 上鉴别椎体压缩性骨折(VCF)良恶性颇具挑战。本研究评估比较基于影像组学特征的机器学习与基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型对腹部 CT 的 VCF 分类性能,发现深度学习模型性能更优,二者结合或有重要价值。 鉴别椎体压缩性骨折(VCF)的良恶性对临床管理至关重要,但在缺乏软组织对比度的对比增强腹部...
本研究针对欧盟农业补贴管理核心系统LPIS(Land Parcel Identification System)更新需求,创新性地结合8波段3米分辨率PlanetScope影像与卷积神经网络(CNN)模型,实现了土耳其Gediz平原土地利用/覆盖(LULC)的高精度分类(总体精度93.14%)。通过对比2015年LPIS数据与2023年分类结果,精准识别了湿地转农田等重大变化,为自动化LPIS更新...