神经网络特点：.可以拟合出所有的需要的函数关系.中间层每一个神经元的输出值均由上一个神经层的所有输出数据的加权和算得，参数量过大.一般而言，神经网络便能拟合出所有的函数关系了，那么，又为什么会出现卷积神经网络呢？.这个大家应该都知道...
站在巨人的肩膀上，深度学习的9篇开山之作.自从2012年CNN首次登陆ImageNet挑战赛并一举夺取桂冠后，由CNN发展开来的深度学习一支在近5年间得到了飞速的发展。.今天，我们将带领大家一起阅读9篇为计算机视觉和卷积神经网络领域里带来重大发展的开山之作...
该论文提出了一种针对CNN-DBLSTM模型中运算代价最大的CNN部分进行压缩加速的方法，即首先在LSTM部分的指导下，对CNN部分进行知识蒸馏，然后利用Tucker分解算法，对CNN进行进一步压缩和加速，由此得到的模型运行时相比原始模型加速14倍，解决了
参数修剪和共享的方法将在论文开头详细描述，其他几类方法也都会在文中介绍。我们对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。然后本文将介绍几个最近的其他成功方法，如动态网络和随机深度网络（stochasticdepthsnetwork）。
开篇fasterrcnn网络是接触到的第一类目标检测网络，之前的RCNN-fastrcnn到现在的fasterrcnn。网络上关于论文和网络本身的代码实现有非常多的介绍。我接触目标检测时间不长，后面将会在较长的时间里一直做目标检测推理优化的事情，所以学习一下...
问题描述：关于二项式展开式中Cn^n和Cn^0两个特殊的系数的计算方法两个问题麻烦解答步骤写详细点，我基础不好，50分献上，不成敬意，谢谢...关于二项式展开式中Cn^n和Cn^0两个特殊的系数...
从金融时序到图像识别：基于深度CNN的股票量化策略（附代码）.本文基于一篇题为《AlgorithmicFinancialTradingwithDeepConvolutionalNeuralNetworks:TimeSeriestoImageConversionApproach》的研究论文：.我们从该论文中借用了作者的一些核心思想，同时又做了部分改进。.
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...
它带来的效果是第二层的滤波器视野(检测范围scope)更宽了。想要获取更多有关解卷积网络以及这篇论文的信息,请参...
这个介绍不是很好,有兴趣的可以去找相关的细节学习。CNN模型的发展:自2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结
本文主要是回顾一下一些经典的CNN网络的主要贡献。论文传送门【google团队】【microsoft】[2015.12]resnet:https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf【Facebook】[2016.11]res...
尝试用最少的数学读懂深度学习论文深度碎片·43篇内容推荐文章5分钟neuralstyletransferpaper5分钟neuralstyletransferpaper.mp4图解CNN论文:尝试用最少的数学读懂深度学习论文_哔...
CNN卷积神经网络深度解析1.概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面,一方面它的神经元间的连接是非全连接的,另一方面同一...
CNN模型的发展:自2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。Noti...
CNN，反卷积神经网络，deconvolutionalnetwork相关下载链接：//download.csdn.net/download/guotong1988/...
虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略。利用本文的反卷积可视化方法,作者...
还是看原文吧，帖子的排版效果，真是太糟糕了。