1. 卷积神经网络是通过什么方式来完成可训练参数的减少？ 1）卷积层（局部感受野+权值共享） 2）采样层（逐渐降低分辨率） 2. 原始图像大小变化怎样影响模型可训练参数个数？ 参数个数：首先卷积层和池化层不会受到影响，全连接层受到影响 计算数目：受到影响 3. img2col 将图像中的感受野编码成 ...
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2021-06-28 20:34:20
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什么是NLP？ NLP 自然语言处理 CNN 卷积神经网络 RNN - Recurrent Neural Network 循环神经网络 LSTM - Long Short-Term Memory 长短期记忆 word2vec doc2vec ...
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2021-05-24 15:06:13
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一、网络结构 二、代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets, Sequen ...
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2021-05-04 15:53:44
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https://www.zhihu.com/question/56688854/answer/463698542 cnn框架：卷积层（卷积+非线性激活）+池化层+全连接层+分类层。其中，卷积层、池化层、分类层其实都不在意图像大小，但是全连接层有问题。 当然，除了卷积层外，还可以用别的层替换全连接层。 ...
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2021-03-16 14:08:52
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卷积神经网络超详细介绍 文章目录1、卷积神经网络的概念2、 发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练细节10.4 ...
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2021-03-16 13:45:49
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卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及空间或时间上的次采样。这些特性使得卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和扭曲不变性. CNN由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入，对它们进行加权求和，将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。 循环神经网络可以记住先前时间步 ...
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2021-03-10 13:40:54
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SENet详解及Keras复现代码 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet 1、通道间的特征关系 近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经 ...
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2021-03-01 13:05:57
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导言： 自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军，卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心。 在这几年，研究人员从提升特征提取能力，改进回传梯度更新效果，缩短训练时间，可视化内部结构，减少网络参数量，模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面，对卷积神经网络的结构有 ...
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2021-03-01 12:52:23
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TensorFlow： 深度学习框架——Caffe（卷积神经网络框架）：Caffe 是一个深度学习框架，由表达式，速度和模块化组成。 起源：开发于伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心； 软件类型：教学科研相关 |授权协议：BSD|开发语言：C/C++、Python； 特点：Caffe 完全开 ...
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2021-02-20 12:46:08
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1、引言 最近一段时间在对卷积神经网络进行量化的过程中，阅读了部分论文，其中对于谷歌在CVPR2018上发表的论文“Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference ...
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2021-02-18 13:53:35
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