ShuffleNet 是 Face++团队提出的,与 MobileNet 一样,发表于 CVPR-2017,但晚于 MobileNet 两个月才在 arXiv 上公开。论文标题: 《ShuffleNet: An Extr…
分类:卷积神经网络
神经网络架构演进史: 全面回顾从LeNet5到ENet十余种架构
(转自机器之心,略有删改) LeNet5 LeNet5诞生于1994年,是最早的卷积神经网络之一, 并且推动了深度学习领域的发展。自从1988年开始,在许多次成功的迭代后,这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名…
TensorFlow实战-TensorFlow实现卷积神经网络
在图像中,我们很难根据认为我理解提取出有效而丰富的特征。在深度学习出现之前,我们必须借助SIFT,HoG等算法提取有良好区分性的特征,再集合SVM等进行图像识别。但是SIFT算法错误率常年难以突破,卷积神经网络提取的特征…
【深度学习-10】用表观基因组数据和卷积神经网络预测基因表达量
随着深度学习技术的快速发展,利用深度学习技术来研究生物信息学问题的论文也呈现出快速增长的态势(doi: 10.1093/bib/bbw068)。 paper.png 为了继续提高自己的深度学习技术,我选择了“深度学习在生…
三种减少卷积神经网络复杂度同时不降低性能的新方法
1.论文信息 论文题目:Design of Efficient Convolutional Layers using Single Intra-channel Convolution, Topological Subdi…
OC实现(CNN)卷积神经网络
简介 上一篇文章介绍了OC实现softmax来简单完成MNIST数据的训练,但是准确率只有90%。最后也提到了可以通过添加CNN来提高准确率。那么CNN是什么? 卷积神经网络(Convolutional Neural N…
卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)
卷积神经网络笔记 一、卷积神经网络的基本卷积运算 cnncal.png 上图计算过程为,首先我们可以将右边进行卷积的可以称为过滤器也可以叫做核,覆盖到左边第一个区域,然后分别按照对应位置相乘再相加,3*1+1*1+2*1…
[Paper Weekly]CNN采样方法:空间变换网络(STN)与可变形卷积网络(DCN)
卷积网络(CNN)的采样问题 卷积神经网络(CNN)是一种强大的非结构化数据抽象特征抽取模型,其最基本的结构卷积层为一个权值共享矩阵,但是在不考虑池化(pooling)层的情况下,单纯的卷积操作对图像的仿射变换(平移、缩…
深度学习笔记(一):卷积,池化
问题的提出 常规的神经网络存在着一些致命的问题。对于大图片来说,如果使用神经网络,那么我们需要width*height*channel个weight,对于大图片来说这是难以处理的。首先这种全连接的方式是一种浪费,其次这么…
Tensorflow(7)
卷积神经网络 1 传统神经网络存在的问题 权值太多,计算量太大 需要大量样本进行训练(样本的大小,最好是权值的5-30倍) 2 引入卷积神经网络 2.1卷积层 image.png 卷积.gif 2.2 池化 image.…
动态图机制 Eager Execution 简介
转载自 Hujun/Sanglei 【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言…
MXNet学习—卷积神经网络实现
一.LeNet import gluonbook as gb import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon…