Deep Convolutional Neural Networks——记录深度学习网络开山之作与在cifar-10数据集上的复现结果 利用卷积神经网络,科研人员设计了很多很深的神经网络,它们在近十年图像分类领域的ImageNet赛事中表现优异,本讲主要介绍一下几种:AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,ResNext 。 ImageNet错误率逐年下降,与人类识别准确率对比 Al...
[5]He, Kaiming, and Jian Sun. "Convolutionalneural networksat constrained time cost." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2015. [6]Montufar, Guido F., et al. "On the number of linear regions of deep neural networks." Advances in neural information ...
此外,虽然CNN的pooling损失了图像的许多重要信息但却仍然能表现出良好的性能,然而Hition却对此有如下评价:“The pooling operation used in convolutional neural networks is a big mistake and the fact that it works so well is a disaster.” 为克服CNN忽略相关部分位置信息的缺陷,Hinton从计算机图形学中寻找方案...
CNN(convolutional neural networks)是Deep Learning在计算机视觉领域的一个成功模型结构,当然不止计算机视觉,语音识别或者文本识别等领域也可以应用,但在计算机视觉领域应用最为广泛,也更为成熟。本文尝试从简单的图像处理方法入手,进而引出CNN的结构和处理方法,最后探讨下谷歌的Alpha-Go是如何采用CNN结构进行训练的。 1、...
树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning 2018-04-17 08:32:39 看_这是一群菜鸟 阅读数 1906 收藏 更多 分类专栏: 论文解读
早在1989年,加拿大多伦多大学教授Yann LeCun就和他的同事们一起提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)。卷积神经网络也称为CNN,它是一种包含卷积层的深度神经网络模型。 通常一个卷积神经网络架构包含两个可以通过训练产生的非线性卷积层,两个固定的子采样层和一个全连接层,隐藏层的数量一般至少在5个以上...
R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 机器学习神经网络深度学习人工智能图像识别 我们提出了基于区域的全卷积网络,用于精确和有效的目标检测。与之前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN)相比,我们的基于区域的检测器是全卷积的,几乎所有计算都在整个图像上共享。为了实现这一目标...
We trained a large, deep convolutional neural network to classify the1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contestinto the 1000 different classes. On the test data, we achieved top-1 and top5 error rates of 37.5% and 17.0% which is considerably better than the...
在对各种图像进行处理的过程中,往往在少量的图像中便蕴含着大量的数据,难以用一般的DNN进行处理。而卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,在图像处理工作上有着出色的表现。
基于深度复数卷积网络(Deep Complex Convolutional Network ,DCCN)的OFDM接收机的设计和训练方法,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。