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本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。且该文详细介绍了每一种网络的基本构建块，其包括了基本架构、传播方式、连接方式、激活函数、反向传播的应用和各种优化算法的原理。
这个PPT是最近做的一次卷积神经网络和目标检测识别的调研报告，包括读的几篇顶级会议期刊的论文，分为以下内容： （1）卷积神经网络的基本概念和发展脉络； （2）卷积神经网络的改进； （3）卷积神经网络的GPU并行化； （4）目标检测相关数据库和研究
计划每天读一篇经典论文。在此先整理一下见过的卷积神经网络的经典论文,以作为备忘。网络可视化M.D.ZeilerandR.Fergus.Visualizingandunderstanding...
而研读卷积神经网络的经典论文,对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。今天,给大家推荐一些资料,有论文、知识图谱。7份经典学术论文这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议...
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论文中提出了一种全新的通用卷积神经网络交错组卷积(InterleavedGroupConvolution,简称IGC)模块,解决了神经网络基本卷积单元中的冗余问题,可以在无损性能的前提下,缩减模...
建议我投好中的EI或者access。想投个比较好中的。之后的工作会在这个文章上继续拓展网络结构。
【摘要】:卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种学习效率非常高的神经网络,本文详细介绍其模型原理及其在图像分类与大规模连续语音识别中的应用。CNN将特...
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的IsmaHadji和Richar...
卷积神经网络论文TOP:基于机匣信号的滚动轴承故障卷积神经网络诊断方法卷积神经网络论文、基于原型网络的小样本图像识别方法卷积神经网络论文、一种基于SSD改进的目标检测算...
摘要:深度卷积神经网络(CNN)是一种特殊类型的神经网络,在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度CNN的超强学习能力主要是通过使用多个非线性特征提取阶段...
基于卷积神经网络(BIECON)的盲图像评估器是一种使用CNN的无参考图像质量评估方法。该代码实现了以下论文中描述的系统:J.Kim和S.Lee,“完全深盲图像质量预测...