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卷积神经网络,是一种前馈神经网络,人工神经元可以响应周围单元,可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。在机器学习中,卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络,已成功地应用于图像识别。

30行代码搞定简单手写识别!

用户1621951

毕业季刚结束,眼瞅着2018级小萌新马上就要来了,老腊肉小编为了咱学弟学妹们的学习,绞尽脑汁准备编一套大学秘籍,这不刚开了个头就遇上了个难题——做笔记到...

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带你少走弯路:强烈推荐的Pytorch快速入门资料和翻译(可下载)

材ccc

上次写了TensorFlow的快速入门资料,受到很多好评,读者强烈建议我出一个pytorch的快速入门路线,经过翻译和搜索网上资源,我推荐3份入门资料,希望对大...

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EfficientNet 解析:卷积神经网络模型尺度变换的反思

AI研习社

原标题 | EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

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超火的个性化推荐你再不会就OUT啦,让飞桨手把手来教你

用户1386409

导读:随着电子商务规模的不断扩大,电商平台的商品数量和种类呈爆发式增长,用户往往需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品,这就是信息超载问题。为了解决这个难题,...

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图像分割中的深度学习:U-Net 体系结构

昱良

百度 · 研发工程师 (已认证)

原标题 | Deep Learning for Image Segmentation: U-Net Architecture

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【AI初识境】近20年深度学习在图像领域的重要进展节点

机器视觉CV

从早期的全连接神经网络到卷积神经网络CNN,跨度超过半个世纪,我们在上一期文章中进行过回顾,大家感兴趣的可以回过头去看。

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【AI初识境】从头理解神经网络-内行与外行的分水岭

机器视觉CV

这是专栏《AI初识境》的第2篇文章。所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法。

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【AI初识境】从3次人工智能潮起潮落说起

机器视觉CV

1989年Yann LeCun与AT&T贝尔实验室的其它研究人员将反向传播算法应用于多层神经网络,并在1998年提出了稳定可商业应用的卷积神经网络模型LeNet...

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分类、检测、分割任务均有SOTA表现,ACNet有多强?

AI科技大本营

本文提出了一种新的自适应连接神经网络(ACNet),从两个方面对传统的卷积神经网络(CNNs)进行了改进。首先,ACNet通过自适应地确定特征节点之间的连接状态...

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深度学习有哪些接地气又好玩的应用?

AI科技大本营

为了解决图像着色问题,要给 ImageNet(目前世界上图像识别最大的数据库)训练一个质量很高、规模很大的卷积神经网络。总的来说,就是采用了非常大的卷积神经网络...

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卷积神经网络在Pentest截图分析中的应用

FB客服

Eyeballer这款强大的工具基于卷积神经网络实现,可利用卷积神经网络来帮助研究人员对获取到的屏幕截图进行渗透测试与安全分析,并给研究人员提供目标截图的快速概...

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80页笔记看遍机器学习基本概念、算法、模型,帮新手少走弯路

石晓文

美团点评 · 算法实习生 (已认证)

第五部分是整份笔记的重中之重,详细描述了逻辑回归、多类分类(Softmax 回归)、迁移学习、多任务学习、卷积神经网络(CNN)、序列模型、Transforme...

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图解十大CNN架构(上)

AiTechYun

您是如何跟上不同的卷积神经网络(CNNs)的?近年来,我们见证了无数CNNs的诞生。这些网络已经变得如此之深奥,以至于很难将整个模型可视化。我们不再跟踪它们,而...

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秘闻 | 卷积神经网络的那些秘密

我的明天你好

卷积神经网络CNN,是深度学习算法应用最成功的领域之一,卷积神经网络包括一维卷积神经网络,二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于序列类的...

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80页笔记看遍机器学习基本概念、算法、模型,帮新手少走弯路

数据派THU

第五部分是整份笔记的重中之重,详细描述了逻辑回归、多类分类(Softmax 回归)、迁移学习、多任务学习、卷积神经网络(CNN)、序列模型、Transforme...

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80页机器学习笔记,帮你少走弯路!

double

第五部分是整份笔记的重中之重,详细描述了逻辑回归、多类分类(Softmax 回归)、迁移学习、多任务学习、卷积神经网络(CNN)、序列模型、Transforme...

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10 大 CNN 核心模型完全解析(附源代码,已全部跑通)

Datawhale

LeNet虽然不是CNN的起点,但却是后来CNN兴起的标志模型。LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型。

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ICDAR 2019论文:自然场景文字定位技术详解

美团技术团队

深度学习技术在物体识别和检测等计算机视觉任务方面已经取得了很大进展。许多最先进的基于卷积神经网络(CNN)的目标检测框架,如Faster RCNN、SSD 和F...

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80页笔记看遍机器学习基本概念、算法、模型,帮新手少走弯路

AI算法与图像处理

第五部分是整份笔记的重中之重,详细描述了逻辑回归、多类分类(Softmax 回归)、迁移学习、多任务学习、卷积神经网络(CNN)、序列模型、Transforme...

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机器学习-用keras做cnn手写数字识别

sjw1998

在用全连接做手写数字识别的时候,准确率有97%了,但是还是会出现一些测试图片没有预测对,出来更好的去优化参数,现在就直接改进神经网络的模型,用cnn去训练数据...

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