作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。卷积神经网络的前世今生卷积神经网络的发展，最早可以追溯到1962年，H…
这篇论文中，其baseline涵盖了几乎所有主流的机器学习方法，LeNet也技压群雄。本来以为这是神经网络崛起的号角，但是由于计算能力限制和SVM的大放异彩，神经网络在21世纪初迷失了近10年。2000年之后GPU-CNN2006
CNN模型的发展，2012-2017年的发展，2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结。.以上是这17篇文章的总结，稍后将会陆续推出各篇论文的详细架构，可能会稍晚一些，欢迎大家继续关注。.本文分享自微信公众号-AI深度学习求索（AIDeepLearningQ），作者：AI深度学习求索.
论文中提出的方法，比如数据增强和dropout，现在也在使用，这篇论文真正展示了CNN的优点，并且以破纪录的比赛成绩实打实地做支撑。ZFNet（2013年）2012年AlexNet出尽了风头，ILSVRC2013就有一大批CNN模型冒了出来。
一直都想梳理一下CNN网络结构的发展过程，却感觉无从下手，直到最近看到这篇文章：CNN网络结构的发展：从LeNet到EfficientNet。于是我便下决心依照这篇文章所述顺序，对卷积神经网络的发展历程做一次粗略的梳理…
图4.3:GoogLeNetV1整体结构4.2GoogLeNetV2，V3在2015年，同篇论文中发布了GoogLeNetV2和V3版本。V2特点：学习VGGNet的特点，用两个3*3卷积代替5*5卷积，降低参数量，提高计算速度，从而提升性能。
R-CNN作为将深度学习引入目标检测算法的开山之作，在目标检测算法发展历史上具有重大意义。.R-CNN算法是两步走方法的代表，即先生成候选区域（regionproposal），然后再利用CNN进行识别分类。.由于候选框对于算法的成败起着关键作用，所以该方法就以Region...
1视觉机制的研究.这篇文章是对视觉机制的重要研究，由现代视觉科学之父，诺贝尔生理学与医学奖获得者，加拿大神经生理学家DavidHunterHubel和瑞典神经科学家TorstenNilsWiesel所写，是CNN的启蒙。.文章引用量：13000+.推荐指数：.[1]HubelDH,WieselTN.Receptive...
深度学习是机器学习和统计学交叉领域的一个子集，在过去的几年里得到快速的发展。强大的开源工具以及大数据爆发使其取得令人惊讶的突破进展。本文根据微软学术的引用量作为评价指标，从中选取了10篇顶尖论文。注…
2008-05-31求一篇关于湖北经济发展的论文!急急急!!!132013-08-09求论文1000字以上关于家乡的经济发展192006-05-08关于经济发展的文章52014-01-20写一篇关于经济类的论文52016-01-28谈谈我国经济发展前景论文1000字！求参考！22010...
所以我又继续看了1982--1994的这几篇关于Neocogniron的paper，感觉与Lecun提出的CNN想比，还是差在BP...
深度学习专栏收录该内容19篇文章0订阅订阅专栏原文网址:blog.csdn.NET/darkprince120/article/details/53024714Introduction本文主要总结了卷积神经网络在机器视...
首发于深度学习:从入门到放弃写文章登录总结近期CNN模型的发展(一)炼丹师东南大学工学硕士258人赞同了该文章1.前言好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接触到了PyTorc...
VGGNet是我印象中影响最为深远的一篇文章,原因在于它强调了卷积网络中的深度,CNN必须保证拥有一个足够深的网络结构才能体现它在处理视觉数据的层次性。保持深...
Nas是目前CV界一个主流的方向,自动寻找出最好的结构,以及给定参数数量/运算量下最好的结构(这样就可以应用于手机),是目前图像识别的发展方向。但何凯明前几天(2019年4月)又发表了一...
想要了解一下CNN的原理及作用,还有实现方法。
需要强调的一点是作者在第三篇文章中对卷积神经网络的内部结构进行了分析,试图从理论上诠释CNN的强大特征提取能力,这是学者第一次试图去探索CNN的本质属性,史无...
VGGNet是我印象中影响最为深远的一篇文章,原因在于它强调了卷积网络中的深度,CNN必须保证拥有一个足够深的网络结构才能体现它在处理视觉数据的层次性。保持深度、保持简单。...
CNN模型的发展:自2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结本文分享自微信公众号-AI深度学习求索(AIDeepLearningQ),作者:AI深度学习求索原文出处及转载信...
这是我一开始入门深度学习时找到的最经典的几篇深度学习论文,是各个领域的大牛写的经典又通俗易懂的文章。看完这几篇,大概就能知道深度学习能做什么,以及大概发展过程了。英...