只用Excel表格就能理解各种神经网络架构原理! 你敢相信吗?通过一张张excel表格,就能理解各种神经网络架构的原理!包括但不限于transformer、LSTM、U-Net、RNN、SAE等等。 这是一个谷歌在线表格,作者来自科罗拉 - 论文摸鱼研究所于20241201发布在抖音,已经收获了7056
CNN是在原始的神经网络上,新增了卷积层,池化层,激活层,让CNN可以在实际业务场景中应用性更高 优点: 1、CNN可以用于处理位移、不变形、缩放的二维图像 2、由于CNN是通过数据训练而生成的,能够避免显示特征的抽取,而通过隐式通过训练数据中学习 3、CNN支持通过局部权重结构可以使网络可以并行学习,更加...
残差网络(Residual Network,简称 ResNet)是由微软研究院于 2015 年提出的一种深度卷积神经网络。它的主要特点是在网络中添加了“残差块”(Residual Block),有效地解决了深层网络的梯度消失和梯度爆炸问题,从而使得更深的网络结构可以训练得更好。 ResNet 的核心思想是学习残差,即在训练过程中让神经网络学习一个残差...
卷积神经网络:可以通过改变网络的深度和广度来控制它们的能力,可以对图像本质(即stationarity of statistics and locality of pixel dependencies)做出strong and correct的假设。因此,与具有类似大小层的标准前馈神经网络相比,cnn的连接和参数要少得多,因此更容易训练。 Bag of Tricks for Image Classification with Convol...
卷积神经网络是仿造生物的视知觉(visual perception)机制构建,可以进行监督学习和非监督学习,其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化(grid-like topology)特征,例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程(feature engineering)要求。
在2012 年的 ILSVRC 比赛中 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 使用深度卷积神经网络模型 AlexNet 以显著的优势赢得了比赛,top-5 的错误率降低至了 16.4% ,相比第二名的成绩 26.2% 错误率有了巨大的提升。AlexNet 再一次吸引了广大研究人员对于卷积神经网络的兴趣,激发了卷积神经网络在研究和工业中更为广泛的应用...