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...
文/Renda 在当今技术领域,深层卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,简称CNN)已成为一个重要的里程碑,尤其是在处理视觉和图像相关任务时。这种网络结构因其在特征提取和模式识别方面的卓越性能,被广泛应用于各种复杂的计算问题中。深层CNN通过其多层次的结构有效地学习数据的层次化表示,从而能够捕捉到从基础到...
MobileNets: Effificient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision MobileNet 通过使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolutions)显著减少了模型参数和计算量,从而实现了在资源受限环境下的高效运行。 传统的卷积操作是将一个卷积核应用于整个输入通道,而深度可分离卷积将其分解为两个步骤: 深度卷积(Depthwise...
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet :经典的划时代的数据集 Deep Convolutional:深度卷积在当时还处于比较少提及的地位,当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作Alex Krizhevsky 和二作 Ilya Sutskever 都是 2018 年因作为 “深度学习领域的三大先驱之一” 而获得图灵奖的 Ge...
Sparse(稀疏连接),convolutional layers(卷积层)和max-pooling(最大值池化)是LeNet家族模型的核心。虽然细节差别很大,下图展示了LeNet几何模型: 上图结构很明了,(卷积+池化)*2+全连接层(MLP),这个全连接层是很传统的一种,包含隐层+logsitic regression,这俩前两节都有介绍。现在讨论theano.tensor.nnet.conv2d和...
深度学习论文阅读图像分类篇(一):AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 Abstract 摘要 1.Introduction 引言 2.The Dataset 数据集 3.The Architecture 架构 3.1 非线性ReLU 函数 3.2在多 GPU 上训练 3.3局部响应归一化 ...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中。在测试数据上,我们得到了top-1 37.5%, top-5 17.0%的错误率,这个结果比目前的最好结果好很多。这个神经网络有6000万参数和650000个...
Deep Convolutional Neural Networks 神经网络我们比较熟悉,但是当时主流的神经网络是SVM,树等等,deep convolution是一个新颖的概念。 二、摘要 Abstract 大概内容:我们训练了一个很大很深的神经网络,在ImageNet上对1000类进行分类。错误率比其他人都要低,网络中有6000万的参数,65000个神经元。网络结构中有5个卷积层,...
Convolutional neural networks ConvNets are designed to process data that come in the form of multiple arrays, for example a colour image composed of three 2D arrays containing pixel intensities in the three colour channels. Many data modalities are in the form of multiple arrays: 1D for signals...
(ReLUs). Deep convolutional neural networks with ReLUs train several times faster than their equivalents with tanh units. This is demonstrated in Figure 1, which shows the number of iterations required to reach 25% training error on the CIFAR-10 dataset for a particular four-layer convolutional ...