目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。
卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。
【导读】卷积神经网络是深度学习中的基础模型。南京大学吴建鑫教授的「卷积神经网络CNN」笔记，35页pdf初学者学习指南理解CNN数学原理。
在原始的GAN[1]中，生成网络 和判别网络 使用的都是前馈神经网络MLP。随着深度学习技术的发展，得益于卷积神经网络CNN在图像领域的成功，在DCGAN[2]中尝试将CNN与GAN相结合，用CNN网络替换GAN的生成网络 和判别网络 中的MLP，同时在训练的过程中使用了一些技巧来避免模型崩溃和模型不收敛等问题。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积
论文: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition. 来源：ECCV 2014
深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征。本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程，文章通过几个简单的例子，展示卷积层是如何工作的，以及概述了反向传播的过程，将让你对卷积神经网络CNN提取图像特征有一个透彻的理解。那么我们首先从最基本的数学计算——卷积操作开始。
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。
选自arXiv 作者：Quanshi Zhang, Yu Yang, Ying Nian Wu, Song-Chun Zhu 机器之心编译 近日，加州大学洛杉矶分校的朱松纯教授等人发布了一篇使用决策树对 CNN 的表征和预测进行解释的论文。该论文借助决策树在语义层面上解释 CNN 做出的每一个特定预测，即哪个卷积核（或物体部位）被用于预测最终的类别，以及其在预测中贡献了多少。此前，斯坦福大学曾发表了一篇 AAAI 2018 的论文解释如何用决策树解释深度网络，由此可见可解释性的决策树在理解深度网络的进程中将
在深度学习方法主导目标检测之前，滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用。通过理解这些技术的基本原理和实现方式，我们可以更好地把握目标检测技术的演进脉络。
作者：叶 虎 编辑：祝鑫泉 写在最前面 为了方便各位童鞋们阅读与学习，这里对2017年深度学习方面的历史文章按照类别进行汇总，主要分为深度学习基础，计算机视觉，以及自然语言处理三个类别。 1 深度学习基础 深度学习入门 入门|详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 深度学习必备---用Keras和直方图均衡化---数据增强 Batchnorm原理详解 AI从业者搞懂---这10种深度学习方法---老婆孩子热炕头 一步步教你理解LSTM 应用TF-Slim快速实现迁移学习 一文看懂常用的梯度
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，汇聚层是CNN的重要组成部分之一，具有特殊的功能和作用。本文将详细介绍CNN汇聚层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。有问题可以加微信：lp9628(注明CSDN)。
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ————————————————————
假设有一个5*5的图像，使用一个3*3的卷积核（filter）进行卷积，得到一个3*3的矩阵（其实是Feature Map，后面会讲），如下所示：
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展，大量基于CNN的算法模型被提出，同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破。最初在文本领域，主要使用的深度学习模型是RNN，LSTM等，既然CNN在图像领域得到广泛的应用，能否将CNN算法应用于文本分类中呢？Kim在2014的文章《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类中。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，全连接层是CNN的重要组成部分之一，具有特殊的功能和作用。本文将详细介绍CNN全连接层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。
现在很多数学专业的硕博发论文，都感觉超级难。所以，有一个路子可以走，那就是发计算机方向的。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，卷积层是CNN的核心组成部分之一，具有重要的作用。本文将详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。
深度学习已经在各种领域取得了巨大成功，而卷积神经网络（CNN）作为其中的重要一员，在图像处理和计算机视觉领域表现出色。本博客将深入探讨CNN的基本原理、结构以及实际应用，旨在为读者提供对CNN的深刻理解。
接下来我们一起学习下网红网络之卷积神经网络(CNN)，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
① 深度学习基础 : 大脑对外界事务的认知原理 , 是很多深度学习算法的基础 , 这里讨论人类的视觉原理 ,
这篇文章把Faster R-CNN的原理和实现阐述得非常清楚，于是我在读的时候顺便把他翻译成了中文。
接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
【新智元导读】深度学习很火，说起深度学习中一个很重要的概念——卷积神经网络（CNN）似乎也人人皆知。不过，CNN究竟是什么，涉及哪些概念，经过如何发展，真正要有逻辑地归纳一遍，估计不少人都说不清。日前，南洋理工大学研究人员梳理CNN发展历史，从基础组成部分讲起，介绍并探讨CNN在视觉识别方面的原理及应用，是系统深入理解CNN的好文。 Recent Advances in Convolutional Neural Networks 卷积神经网络进展 Jiuxiang Gu, Zhenhua Wang, Jas
为了系统的学习，以及形成一个完整的知识体系，所以接下来我们逐步深入学习常见的目标检测模型。后面常见模型的学习顺序大致为R-CNN->SPP-Net->Fast-RCNN->Faster-RCNN->SSD->YOLOv1->YOLOv2->YOLOv3->Mask-RCNN，依次从two-stage到one-stage逐步学习目标检测算法常见的原理。 R-CNN是将卷积神经网络方法应用到目标检测问题上的一个里程碑算法，借助于CNN良好的特征提取和分类性能通过RegionProposal的方法实现目标检测。
卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）与Transformer作为深度学习中三大代表性模型，其理解和应用能力是面试官评价候选者深度学习技术实力的重要标准。本篇博客将深入浅出地探讨Python深度学习面试中与CNN、RNN、Transformer相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
又拍图片管家当前服务了千万级用户，管理了百亿级图片。当用户的图库变得越来越庞大时，业务上急切的需要一种方案能够快速定位图像，即直接输入图像，然后根据输入的图像内容来找到图库中的原图及相似图，而以图搜图服务就是为了解决这个问题。
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测
【新智元导读】New Frontiers in Computing 2016 日前在斯坦福举行， 探讨视觉、NPL、人机界面等认知和计算前沿问题。本文是参会笔记。作者指出，眼下机器学习算法，尤其是卷积神经网络（CNN）因在多个领域表现优秀而大受欢迎，但要建立认知计算系统，需要整合多种算法和数据结构，CNN 只是其中之一且尚存很多问题。智能算法中，还没有绝对的第一。 （文／Ron Wilson）很多媒体报道都将深度学习算法比作当前的算法之王，尤其是卷积神经网络（CNN），似乎已经成了深度学习算法里毋庸置疑的第
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 除自然语言理解（NLU）外，情感计算（Affective Computing）也成为近年来 AI 领域热门的研究方向之一。其中针对中文语境里人机交互中的情感、情绪识别与理解，竹间智能已经做了许多有益的探索，特别是如何利用情感、情绪分析，来帮助机器人实现对「对话意图」与「深层语义」的更好理解。本文将梳理一下情感计算在人机交互中的价值，同时分享一些情感分析的工具与方法。希望对从事人机交互研究的朋友们有所启发。 情感计算在人机交互中的作用 在谈论情感计算之前，先
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种，通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输。 由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量，这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件，从而可以利用它实现诸如远程控制、文件传输等操作，DNS隐蔽通道也经常在僵尸网络和APT攻击中扮演着重要的角色。 DNS隐蔽通道可以分为直连和中继两种模式。直连也就是Client直接和指定的目标DNS Server(授权的NS 服务器)连接，通过将数据编码封装在DNS协议中进行通信，这种方式速度快，但是限制比较多，很多场景不
从今天开始，UAI与PaddlePaddle联合推出的【AI核心技术掌握】系列课程继续更新！
🔍 在2023年，YOLO（You Only Look Once）技术在计算机视觉领域成为炙手可热的明星。从实时处理速度到准确率的大幅提升，YOLO在众多领域展现了其非凡的实力。本文将深入探讨YOLO的原理，实现方式，以及它如何在众多竞争技术中脱颖而出。无论你是AI初学者还是领域大佬，都能从这篇文章中获得有价值的洞见。关键词：计算机视觉，实时检测，YOLO算法，深度学习，AI技术，模型优化。
前言 生成式对抗网络（GAN），是14年GoodfellowIan在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法。本文以在图像领域表现效果较好的GAN衍生模型DCGAN为基础，带大家全面了解一下GAN的算法。 一、GAN算法原理 在介绍GAN算法之前需要先了解两个基本基本名称，生成模型和判别模型。 生成模型：就是基于根据给定观测数据，找出观测数据内部的统计规律，并且能够依据基于所得的概率分布模型，产生全新的，与观测数
引入 R-CNN 基本结构和原理 R-CNN 的不足与改进 SPP 和 ROI Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO V1 主要贡献和优势 基本原理 Anchor box 的设计
典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。在这里以LeNet5网络来说明，下图是这个网络的结构：
2014年论文《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report》提出R-CNN模型，即Regions with CNN features。这篇论文可以算是将CNN方法应用到目标检测问题上的开山之作。
卷积网络（convolutional network),也叫作卷积神经网络（convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络在诸多应用领域都表现优异。‘卷积神经网络’一词表明该网络使用了卷积（convolutional)这种数学运算。卷积神经网络的运作模式如下图所示：
【新智元导读】研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex，研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型，根据参与者的大脑活动，该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。 人工智能让我们离科幻小说里的“读脑机器”更近了一步。现在，研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。首先，他们建立了一个大脑如何解码信息的模型。三名女性花费了数小时观看几百条短视频，功能性核磁共振机器测量了视觉皮层和其他地方的活动信号。一个用于图像处理的人工
二维卷积网络是通过将卷积核在二维矩阵中，分别从width和height两个方向进行滑动窗口操作，且对应位置进行相乘求和。而图像则正是拥有二维特征像素图，所以图像应用卷积网络是二维卷积网络。
上面一篇文章中，我介绍了一篇利用RNN via Attention解决有毒评论文本分类问题。然而，在工业生产中，RNN、LSTM、GRU等循环神经网络不能并行计算，尽管研究者提出了一些其他的模型，如SRU等。CNN尽管效果在某些时候会稍逊RNN以及RNN的变体，但是CNN在速度方面却有着无可比拟的效果，且由于它的可并行性广被工业界喜爱。
近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从 2014 到 2016 这两年多的时间，先后涌现出了 R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO,G-CNN, SSD 等越来越快速和准确的目标检测方法。 1. 基于 Region Proposal 的方法 该类方法的基本思想是：先得到候选区域再对候选区域进行分类和边框回归。 1.1 R-CNN[1] R-CNN 是较早地将 DCNN 用到目
呃，看起来像清晨的浓雾，但浓雾后面是什么，真的看不清楚。其实这是一群牛羚在山上行走。
BiDAF(Bi-Directional Attention Flow，双向注意力流)是一种常用的问答任务机器学习模型，本文演示了BiDAF是如何使用三种嵌入机制将单词转化为向量形式的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
