1. 阿里云>
  2. 云栖社区>
  3. 主题地图>
  4. J>
  5. 卷及神经网络batch

当前主题:卷及神经网络batch

卷及神经网络batch相关的博客

查看更多 写博客

CNN卷积神经网络

一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 (1)每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 (2)当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练               的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题: (1)权

阅读全文

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

阅读全文

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

阅读全文

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种,在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果,另外它在自然语言处理,计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1],后来进行了改进,它被用于手写字

阅读全文

深度学习的这些坑你都遇到过吗?神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

如果你的神经网络不工作,该怎么办?本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题,包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等,并提供解决方法和原因解释,是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作,该怎么办?作者在这里列出了建神经网

阅读全文

从AlexNet到MobileNet,带你入门深度神经网络

哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程,并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。直播回顾请点击以下是精彩视频内容整理:问题引出 学习知识从问题引出入手是一个很好的方法,所以本文将可以围绕下面三个问题来展

阅读全文

老旧黑白片修复机——使用卷积神经网络图像自动着色实战(附PyTorch代码)

       人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用,尤其是在计算机视觉领域,深度学习就像继承了某些上帝的功能,无所不能,令人叹为观止。照片承载了很多人在某个时刻的记忆,尤其是一些老旧的黑白照片,尘封于脑海之中,随着时间的流逝,记忆中对当时颜色的印

阅读全文

使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt | 文末超大福利

视觉(vision)、自然语言处理(Nature Language Processing, NLP)、语音(Speech)是深度学习研究的三大方向。三大领域各自都诞生了若干经典的模块,用来建模该领域数据所蕴含的不同特性的模式。上一篇文章介绍了 PaddleFl

阅读全文