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、...
实际上在deep learing 里经常说的convolution 对应的是数学概念里的cross-correlation, 两者的区别是,数学里的convolution 比cross-correlation 多一步对filter翻转的操作. 也就是说deep learning里的convoluton 叫做cross-correlation更确切一些。但是翻转那一步对deep learning 没有影响,所以deep learning 里就用convolutio...
(6)Deep Learning http://www.cs.nyu.edu/~yann/research/deep/ (7)Invited talk "A Tutorial on Deep Learning" by Dr. Kai Yu (余凯) http://vipl.ict.ac.cn/News/academic-report-tutorial-deep-learning-dr-kai-yu (8)CNN - Convolutional neural network class http://www.mathworks.cn/matlabce...
R-CNN是Region-based Convolutional Neural Networks的缩写,中文翻译是基于区域的卷积神经网络,是一种结合候选区域(Region Proposal)和卷积神经网络(CNN)的目标检测方法。Ross Girshick在2013年的开山之作《Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation》[1]奠定了这个子领域的基础,这...
Convolutional neural networks (CNNs) are deep learning architectures that are used in various applications, including image and video processing, natural language processing (NLP), and recommendation systems.CNN Deep Learning Takeaways A CNN model is a type of deep learning algorithm that analyzes ...
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 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为...
论文Visualizing and Understanding Convolutional Networks告诉我们CNN每一层到底学习到了什么。论文通过将每一层的输出反池化、反卷积的到与原图片大小的图片,以此来观察每一层所学习到的东西。池化是不可逆的过程,论文中采用记录最大值的位置,再将池化后的数值放回原来位置,其余位置填充0来实现反池化过程。例...
树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning 一、简介: 学习深度学习的人都知道,深度学习有一个严重的问题——“灾难性遗忘”,即一旦使用新的数据集去训练已有的模型,该模型将会失去对原数据集识别的能力。为解决这一问题,本文作者提出了树卷积神经网络Tree-CNN,通过先将物...
Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for Multiple Degradations Recent years have witnessed the unprecedented success of deep convolutional neural networks (CNNs) in single image super-resolution (SISR). However, existi... K Zhang,W Zuo,L Zhang - Proceedings / CVPR, IEEE Compute...
吸引了公众的广泛关注。这个项目是由著名的斯坦福大学的机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家JeffDean共同主导。用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”(DNN,Deep Neural Networks)的机器学习模型(内部共同拥有10亿个节点。