理论与实践中的CNN模型结构,如何引领深度学习热潮

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理论与实践中的CNN模型结构,如何引领深度学习热潮

nirvanalucky 2018-03-26 14:51:45 浏览3013
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摘要: 深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像,文本等各种问题的算法集合。卷积神经网络(CNN)是深度学习框架中的一个重要算法,本文介绍了CNN主流模型结构的演进过程,从一切的开始LeNet,到王者归来AlexNet,再到如今的CNN模型引领深度学习热潮。本文也将带领大家了解探讨当下与CNN模型相关的工业实践。

演讲嘉宾简介:
周国睿(花名:逐水),毕业于北京邮电大学模式识别实验室,目前是阿里妈妈事业部算法专家,服务阿里妈妈精准定向广告的排序相关业务;致力于深度学习在广告排序的应用和研究,涉及模型结构设计、模型压缩、深度学习框架开发,相关工作发表于AAAI等会议中。
以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。
本次的分享主要围绕以下三个方面:
1.CNN Architectures 演进过程
2.网络从浅至深的思考
3.工

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