SIGAI学习与实践平台

224 篇文章
93 人订阅

卷积神经网络

SIGAI学习与实践平台

从PyTorch官方文档看多通道卷积

卷积神经网络(Convolution Neural Network)是深度学习领域中的一种特征提取工具。相较于传统的全连接神经网络(Fully-Connecte...

1964
SIGAI学习与实践平台

【知识库小视频预告】CNN模型压缩论文解读

《COMPRESSION OF DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR FAST AND LOW POWER MOBILE...

523
SIGAI学习与实践平台

视频语义分割介绍

随着深度学习的发展,图像语义分割任务取得了很大的突破,然而视频语义分割仍然是一个十分具有挑战性的任务,本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。

4182
SIGAI学习与实践平台

网络表征学习综述

当前机器学习在许多应用场景中已经取得了很好的效果,例如人脸识别与检测、异常检测、语音识别等等,而目前应用最多最广泛的机器学习算法就是卷积神经网络模型。但是大多应...

2993
SIGAI学习与实践平台

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点【完整版】

据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国...

2694
SIGAI学习与实践平台

理解Spatial Transformer Networks

随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的杀手锏,在几乎所有视觉相关任务中都展现出了超越传统机器学习算法甚至超越人类的能力。一系列CNN...

2572
SIGAI学习与实践平台

反向传播算法推导-卷积神经网络

原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不能用于商业目的。

1991
SIGAI学习与实践平台

反向传播算法推导-卷积神经网络

在SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”中,我们推导了全连接神经网络的反向传播算法。其核心是定义误差项,以及确定误差项的递推公式,再根据...

1003
SIGAI学习与实践平台

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

从1989年LeCun提出第一个真正意义上的卷积神经网络到今天为止,它已经走过了29个年头。自2012年AlexNet网络出现之后,最近6年以来,卷积神经网络得...

1381
SIGAI学习与实践平台

卷积神经网络为什么能称霸计算机视觉领域?

在机器视觉和其他很多问题上,卷积神经网络取得了当前最好的效果,它的成功促使我们思考一个问题,卷积神经网络为什么会这么有效?在本文中,SIGAI将为大家分析卷积神...

1245
SIGAI学习与实践平台

FlowNet到FlowNet2.0:基于卷积神经网络的光流预测算法

光流预测一直都是计算机视觉中的经典问题,同时又是解决很多其他问题的基础而备受关注,例如,运动估计、运动分割和行为识别。随着深度神经网络技术在计算机视觉领域中引发...

2545
SIGAI学习与实践平台

反向传播算法推导-全连接神经网络

反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法,在现代深度学习中得到了大规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型,MLP),卷积神经网络(CNN),循环神...

1501
SIGAI学习与实践平台

关于感受野的总结

感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一,为了更好地理解卷积神经网络结构,甚至自己设计卷积神经网络,对于感受野的理解是必备的。

9042
SIGAI学习与实践平台

卷积神经网络的压缩和加速

我们先来看看当前深度学习平台中,卷积层的实现方式,其实当前所有的深度学习平台中,都是以矩阵乘法的方式实现卷积的(如图1左侧):

8848

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券