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
深层卷积神经网络（CNN）目前已经在很多视觉识别任务中达到了非常准确的表现。然而，目前的深层卷积神经网络模型非常耗费计算资源和内存，面临着在终端部署和低延迟需求场景下难以应用的问题。因此，一种很自然的解决方案就是在保证...
本来我并没有打算介绍神经网络和卷积神经网络，但是为了推卷积神经网络的那些论文的详细介绍（下面这篇推文中的承诺），所以还是写一篇作为开篇比较好。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...
由于CNN本身卷积在频域上的平移不变性，同时VGG、残差网络等深度CNN网络的提出，给CNN带了新的新的发展，使CNN成为近两年语音识别最火的方向之一。用法也从最初的2-3层浅层网络发展到10层以上的深层网络，从HMM-CNN框架到端到端CTC框架，各个公司也在deepCNN的应用上取得了令人瞩目的成绩。
DL之CNN：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)导读关于CNN，迄今为止已经提出了各种网络结构。其中特别重要的两个网络，一个是在1998年首次被提出的CNN元祖LeNet，另一个是在...
论文笔记：基于3D卷积神经网络的人体行为识别(3DCNN)，首发于机器学习与图像处理写文章论文笔记：基于3D卷积神经网络的人体行为识别(3DCNN)谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读96人赞同了该文章摘要当前很多人体行为识别分类器都是基于从原始图像上手工提取的特征，本文提…
深度学习第19讲：CNN经典论文研读之残差网络ResNet及其keras实现技术小能手2018-10-164040浏览量简介：在VGG网络论文研读中，我们了解到卷积神经网络也可以进行到很深层，VGG16和VGG19就是证明。但卷积网络变得更深呢？当然是可以的...
最近北大联合UCLA发表论文,他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN,并且提出一个两阶段训练框架,性能提升了9%。VisualTransformer(ViT)在计算机视觉界可...
更多:具体内容我在另一篇论文笔记:OverFeat中有所提及。VGG贡献:ILSVRC2014定位任务的冠军(Winner),分类任务的亚军(runner-up)。该网络的特点在于结构规整,通过反复堆叠3x3的卷积,...
概述概述虽然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...
本文从改进卷积操作使其更高效的角度,整理了几篇压缩网络的论文。相关工作-压缩网络这一类的方法,大多是针对传统CNN中会产生大量参数的结构进行修改(卷积层...
CNN卷积神经网络知网论文2015-10-2311:26:52有关卷积神经网络,在训练方面的论文。都是我自己在知网上下载的,都是一些硕士论文,对于想要了解卷积神经网络是如何训练与识别方面的...
如果你的数据集不同于ImageNet这样的数据集,你必须训练更多的层级而只冻结一些低层的网络。YoshuaBengio(另外一个深度学习先驱)论文:Howtransferablearefeaturesindeep...
编者按:考虑到原作者写的“面向新手的CNN入门指南(二)”没有太多实质性的计算内容,而是直接推荐论文建议读者阅读,因此论智决定跳过这一部分,直接总结过去几年中计算机视觉和卷积神经...
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...
之后,在ZFNet[4]论文中,系统化地对AlexNet进行了可视化,并根据可视化结果改进了AlexNet得到了ZFNet,拿到了ILSVRC2014的冠军。这篇文章可以视为CNN可视化的真正开山之作,我们下面将重...
在优秀CNN模型中,特征图存在冗余是非常重要的,但是很少有人在模型结构设计上考虑特征图冗余问题(Theredundancyinfeaturemaps)。而本文就从特征图冗余问题...