卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算的前馈神经网络,是基于图像任务的平移不变性(图像识别的对象在不同位置有相同的含义)设计的,擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中,图像数据具有非常高的维数(高维的RGB矩阵表示),因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元,...
卷积操作在深度学习中被广泛应用于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs),这是一种包括卷积层和池化层的神经网络,专门用于图像识别、图像生成和图像处理等任务。卷积在CNNs中的作用类似于特征提取器,能够从输入图像中提取有用的特征,并通过后续的神经网络层来进行进一步的处理和分类。 卷积神经网络的结构 ...
这篇文章的主要任务是做文本分类的,主要贡献在于提出了一个简单有效的深度金字塔神经卷积网络DPCNN模型。 关键词:text categorization, DPCNN; 二 基本背景介绍 1. 任务描述 文本分类是一个十分重要的任务,其应用场景包括垃圾邮件检测,情感和主题分类等。
CNN最经典的案例应该是LeNet-5这个数字识别的任务了吧。这里可以看下Yann Lecun大牛网页 http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html, 以及tutorial: http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html。 另外,一篇比较详细的讲CNN的中文博客(懒得看英语的话,就直接看这篇博客了):http://blog.csdn.net/zouxy...
Coarsest level network 在网络的前面找到最粗糙的级别网络。第一个卷积层将1/4分辨率,64×64大小的图像转换为64个特征映射。然后,堆叠19个ResBlock,然后是最后一个卷积层,将特征映射转换为输入维度。每个卷积层都使用zeropadding保留分辨率。总共有40个卷积层。确定每个比例级别的卷积层的数量,使得总模型应具有120个...
论文阅读:Deep convolutional neural network for the automated diagnosis of congestive heart failure using ECG signals 一、摘要 充血性心力衰竭(CHF)是一种慢性心脏病,伴有使人衰弱的症状,导致死亡率,发病率,医疗保健支出增加和生活质量下降。心电图(ECG)是一种无创且简单的诊断方法,可证明可检测到CHF的变化。但...
卷积神经网络<Convolutional Neural Networks>简称ConvNets 或CNNs 属于分类神经网络,在某些领域已经被验证非常有效,比如图像识别、分类领域。ConvNets 不仅仅在人脸、物体、交通标志识别成功而且还助力于机器视觉与自动驾驶。 图1: 来源 [1] 在上图图1中ConvNet 可以识别场景并且系统可以建立相关关联(“一个足球运动员...
A mixed-scale dense convolutional neural network for image analysis 《A mixed-scale dense convolutional neural network for image analysis》是在PANS上发表的一篇文章,提出来一种新的不包含pooling层的网络结构。 以前我们的卷积网络都会包含pooling层,目的是为了降低特征图维度,增加网络感受野,以及增加网络非线性...
We proposed DeepCAPE, a deep convolutional neural network to predict enhancers via the integration of DNA sequences and DNase-seq data. Benefitting from the well-designed feature extraction mechanism and skip connection strategy, our model not only consistently outperforms existing methods in the ...
将h720-ctx模型与DeepParts、CompACT-Deep、CheckerBoard、LDCF、ACF、spatial alpooling等方法进行比较,完成合理遮挡、中等遮挡和部分遮挡三种任务。如图8所示,MS-CNN具有最先进的性能。图8 (b)和(c)显示,对于小的和闭塞的对象,它的性能非常好,优于显式处理闭塞的DeepParts[39]。此外,由于建议网络的准确性,它...