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深度全解卷积神经网络(附论文)

第一章 引言 一、本文动机 过去几年,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上(通常简称为 ConvNet 或 CNN),在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但相对而言,对这些方法的理论理解及对结果的解释还

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万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理?

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 该文是对卷积神经网络的介绍,并假设你理解前馈神经网络。 如果不是,强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接: https://www.zhihu.com/quest

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学界 | 胶囊网络是如何克服卷积神经网络的这些缺点的?

胶囊网络(CapsNet)是一种新的热门的神经网络架构。它可能对深度学习带来深远的影响,特别是对计算机视觉领域。等一下!计算机视觉不是差不多已经被解决了吗?我们不是已经看到了多种卷积神经网络(CNN)的神奇案例?它们不是已经在计算机视觉任务(例如分类、定位、物

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首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型?

语言模型对于语音识别系统来说,是一个关键的组成部分,在机器翻译中也是如此。近年来,神经网络模型被认为在性能上要优于经典的 n-gram 语言模型。经典的语言模型会面临数据稀疏的难题,使得模型很难表征大型的文本,以及长距离的依存性。神经网络语言模型通过在连续的

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大神Hinton的Capsule论文终于公开,神经网络迎来新探索

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) “我的观点是把它全部抛掉,重头再来。” 今年9月的一次大会上,大神Geoffrey Hinton再次号召展开一次AI革命。 应该向何处去?实际上最近几年来,Hinton的大量精力都投入到了对capsule的研究之上。他

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写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习

四、神经网络和深度学习 原文:Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & Deep Learning 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 深度神经

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史上最全!27种神经网络简明图解:模型那么多,我该怎么选?

27种?!神经网络竟有那么多种?这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型,并尝试解释如何使用它们。准备好了吗?让我们开始吧! 神经网络的种类越来越多,可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表,在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。

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一名工程师对于深度学习的理解-神经网络基础ANN

序 读书期间对于深度学习也有涉及,不过只是皮毛,在这个数据和算法的时代,也需要更加贴近算法。于是从一名工程师角度出发,希望通过几篇文章,将深度学习基础记录下来,同时也是对于自己学习的总结和积累。总体思路是ANN-CNN-DNN,中间想起来有什么忘记的,也会加

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