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CNN大致框架！如何組裝構(gòu)成CNN？

全連接層“忽視”了數(shù)據(jù)的形狀，3維數(shù)據(jù)被拉平為1維數(shù)據(jù)；形狀因含有重要的空間信息：①空間臨近的像素為相似的值，相距較遠(yuǎn)的像素沒什么關(guān)系；②RBG的各個(gè)通...

2020-08-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)cnn 2605 0

三篇ACL2020論文即圍繞謠言判別中的可解釋性

對(duì)網(wǎng)絡(luò)謠言真實(shí)性進(jìn)行判別是較為復(fù)雜的系統(tǒng)性任務(wù)，可粗粒度分為謠言檢測（rumor detection）、立場分類（stance classificati...

2020-08-28 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)cnn 4007 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：淺談CNN的綜合發(fā)展

CNN的開山之作是LeCun提出的LeNet-5，而其真正的爆發(fā)階段是2012年AlexNet取得ImageNet比賽的分類任務(wù)的冠軍，并且分類準(zhǔn)確率遠(yuǎn)...

2020-08-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積CNN 2479 0

深度學(xué)習(xí)的雙下降現(xiàn)象解答

深度學(xué)習(xí)中的雙下降現(xiàn)象，可能大家也遇到過，但是沒有深究，OpenAI這里給出了他們的解答。

2020-01-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn 2337 0

基于CNN的大規(guī)?？纱┐鱾鞲衅鬟\(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類

本文使用CNN來對(duì)可穿戴傳感器收集的大規(guī)模運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，同時(shí)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為不同的圖像格式輸入做出了比較。最佳性能配置以92.1%的準(zhǔn)確率將50種...

2019-09-22 標(biāo)簽：傳感器cnn 1974 0

知識(shí)蒸餾是一種模型壓縮常見方法

Attention Transfer , 傳遞teacher網(wǎng)絡(luò)的attention信息給student網(wǎng)絡(luò)。首先，CNN的attention一般分為兩...

2019-07-27 標(biāo)簽：模型梯度cnn 1.5萬 0

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意力文本生成變換器編碼器序列表征

序列表征循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意力文本生成變換器編碼器自注意力解碼器自注意力殘差的重要性圖像生成概率圖像生成結(jié)合注意力和局部性音樂變換器音樂的原始表...

2019-07-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 3285 0

復(fù)合模型擴(kuò)展：一種更好的擴(kuò)展CNN的方法

為了理解擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)的效果，本文系統(tǒng)地研究了擴(kuò)展模型不同維度帶來的影響。雖然擴(kuò)展各個(gè)維度可以提高模型性能，但作者觀察到，平衡網(wǎng)絡(luò)寬度、深度和輸入圖像大小這些...

2019-07-18 標(biāo)簽：cpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 3872 0

半小時(shí)學(xué)會(huì)PyTorch快速圖片分類

cnn_learner 使用來自給定架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建CNN學(xué)習(xí)器、來自預(yù)訓(xùn)練模型的學(xué)習(xí)參數(shù)用于初始化模型，允許更快的收斂和高精度。我們使用的CNN架...

2019-07-13 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集cnnpytorch 4360 0

以圖搜圖背后的技術(shù)，你了解嗎？

深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起之后，基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征開始成為圖像檢索的主流。我們知道CNN網(wǎng)絡(luò)具有很多不同程度對(duì)圖像進(jìn)行抽象的layer，較低的層得到的是圖像的...

2019-05-14 標(biāo)簽：圖像數(shù)據(jù)集cnn 1.2萬 0

實(shí)戰(zhàn)：CNN+BLSTM+CTC的驗(yàn)證碼識(shí)別從訓(xùn)練到部署

如果希望使用上面對(duì)應(yīng)之外的搭配的CUDA和cuDNN，可以自行編譯TensorFlow，或者去Github上搜索TensorFlow Wheel找到第三...

2019-05-01 標(biāo)簽：代碼機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 4697 0

深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用一覽

圖像處理，還有視頻處理，曾經(jīng)是很多工業(yè)產(chǎn)品的基礎(chǔ)，現(xiàn)在電視，手機(jī)還有相機(jī)/攝像頭等等都離不開，是技術(shù)慢慢成熟了（傳統(tǒng)方法），經(jīng)驗(yàn)變得比較重要，而且芯片集...

2019-03-23 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)cnn 7526 0

探析深度學(xué)習(xí)中的各種卷積

在信號(hào)處理、圖像處理和其它工程/科學(xué)領(lǐng)域，卷積都是一種使用廣泛的技術(shù)。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）這種模型架構(gòu)就得名于這種技術(shù)。但是，深度學(xué)習(xí)...

2019-02-26 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)CNN 3402 0