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当前主题:神经网络的卷积层

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论文导读:面向卷积神经网络的卷积核冗余消除策略

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 研究背景 近几年来,卷积神经网络(Convolutional Neutral Network, CNN)在计算机视觉、自然语言处理以及语音识别等众多领域得到了广泛的应用。然而CNN

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猫工智能:卷积神经网络层的实现

卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional

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全连接网络到卷积神经网络逐步推导(组图无公式)

在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接网络中

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一文入门卷积神经网络:CNN通俗解析

![1](https://yqfile.alicdn.com/77eeeb8e8c20df65987ef246a2a6dc6915b3a3fc.jpeg) 定义:        简而言之,卷积神经网络(Convolutional Neural Network

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卷积神经网络概述及python实现

对于卷积神经网络(CNN)而言,相信很多读者并不陌生,该网络近年来在大多数领域都表现优异,尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型,并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络(CNN),方便读者大

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浅谈卷积神经网络及matlab实现

1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需

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Top100论文导读:深入理解卷积神经网络CNN(Part Ⅱ)

首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/74892 更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer:morning paper编辑、Accel Partners

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利用Python实现卷积神经网络的可视化(附Python代码)

对于深度学习这种端到端模型来说,如何说明和理解其中的训练过程是大多数研究者关注热点之一,这个问题对于那种高风险行业显得尤为重视,比如医疗、军事等。在深度学习中,这个问题被称作“黑匣子(Black Box)”。如果不能解释模型的工作过程,我们怎么能够就轻易相信模

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