严格意义上说cnn的提出是由yannlecun大神在1989年发表的backpropagationappliedtohandwrittenzipcoderecongnition这篇paper中正式提出他将反向传播用于neuralnetwork并且提出一种新的神经网络convolutionnn。.但是当时的硬体无法支持这么大量的运算随之整个神经网络学习停止...
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，Hub…
这样做的效果是加宽了第二层看原始图像的视野。更详细的内容可以阅读论文。为什么重要？ZFNet不仅是2013年比赛的冠军，还对CNN的运作机制提供了极好的直观信息，展示了更多提升性能的方法。论文所描述的可视化方法不仅有助于弄清CNN的...
原标题：深度学习大神都推荐入门必须读完这9篇论文.Introduction.卷积神经网络CNN，虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物，但在近些年的机器视觉领域，它是最具影响力的创新结果。.随着AlexKrizhevsky开始使用神经网络，将分类错误率由26%降...
神经网络的预备知识为什么要用神经网络？特征提取的高效性。大家可能会疑惑，对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么要用神经网络呢？大家回顾一下，一个分类任务，我们在用机器学习算法来做时，首先要明确feature和label，然后把这个数据"灌"到算法里去训练，最后...
这种类型的“按协议路由”应该比通过max-pooling实现的最原始的路由更有效，这允许一层中的神经元忽略下面层中本地池中最活跃的特征检测器。论文也展示了动态路由机制是实现分割高度重叠对象所需的“解释”的有效方式。
Resnet原始论文阅读笔记7月27,2019inpaperReadingResnet可以说是深度学习跨时代之作，也是何凯明巨神被cited最多的一篇论文，今日才得以膜拜，惭愧惭愧。
DenNet网络该文献是2017年DenNet卷积神经网络的原始论文。该卷积网络变种改进了著名的ResNet资源推荐资源评论EEG-电机图像分类-CNNs-TensorFlow:基于TensorFlow的卷积神经网络(...
DL之CNN(paper):关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介、下载地址大全(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...
预处理和超参数:和AlexNet基本一致。权重初始化不同,权重初始化为0.01,bias初始化为0。更多:具体内容我在另一篇论文笔记:可视化CNN中有所提及。OverFeat贡献:ILSVRC2013定位任务的...
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...
问题发布与2016年6月22日，当时打算对CNN做个深入了解，看看CNN前世今生。谁知搜索引擎不太给力，于是...
这篇论文我相信会启发很多新的改进,也就是对卷积结构作出更多变化,还是比较有创意的。它提出了一种空间变形模块SpatialTransformermodule。模块将输入图像进行某种变形从...
CNN-static:预训练词向量来自word2vec的模型。所有单词(包括随机初始化的未知单词)都保持静态,并且仅学习模型的其它参数。CNN-non-static:与上面相同,但是...
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...
卷积神经网络(CNN)训练中卷积核初始化方法研究
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...