一、神经网络与卷积神经网络 0.DNN(MLP多层感知器)能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN DNN可以用在计算机视觉上， 1.卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪里？ 为什么需要卷积神经网络。下面是一个32x32x3的图片，隐层一般为1024或者4096的维度。输入维度是4k左右，隐层在102 ...
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2019-01-26 21:38:28
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我很佩服你的计算方法的优雅; 在真正数学的马匹上穿越这些领域一定很好，而我们这样的人必须徒劳无功地走上这条路。 艾尔伯特爱因斯坦 卷积神经网络的结果 & 8195;& 8195;早些时候，我们提到最近使用卷积神经网络的计算机视觉突破。在我们继续之前，我想简要地讨论一下这些结果作为动机。 & 8195 ...
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2019-01-25 12:54:39
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paper链接：https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接：https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 摘要： 在过去的5年里面，卷积神经网络在语义分割领域大获全胜，语义分割是许多其他应用的核心任务之一，这 ...
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2019-01-23 13:56:03
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来源：《Malware Traffic Classification Using Convolutional Neural Network for Representation Learning》，ICOIN 2017 from:https://www.jianshu.com/p/42a166d22 ...
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2019-01-22 13:13:39
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写作目的：旨在将所有深度学习相关的东西进行一个总结，把能想到的东西先写下来，完了之后再进行调序。 专题一：多层感知机（传统概念的神经网络） 专题二：什么是卷积神经网络(CNN), 循环神经网络(RNN) 专题三：如何优化参数（需要定义损失函数，有哪些损失函数？怎么优化？） 专题四：计算机视觉（low ...
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2019-01-21 22:09:31
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一 RNN概述 前面我们叙述了BP算法, CNN算法, 那么为什么还会有RNN呢?? 什么是RNN, 它到底有什么不同之处? RNN的主要应用领域有哪些呢?这些都是要讨论的问题. 1) BP算法,CNN之后, 为什么还有RNN? 细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑 ...
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2019-01-20 19:56:21
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功，在国际标准的ImageNet数据集上，许多成功的模型都是基于CNN的。CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于，避免了对图像复杂的前期预处理过 ...
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2019-01-18 12:28:55
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在卷积神经网络中。常见到的激活函数有Relu层 relu层有个很大的特点：bottom（输入）和top（输出）一致，原因是：RELU层支持in-place计算，这意味着bottom的输出和输入相同以避免内存的消耗 caffe中的in-place操作：caffe利用in-place计算可以节省内（显） ...
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2019-01-18 12:26:40
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LeNet5 LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从 1988 年开始，在许多次成功的迭代后，这项由 Yann LeCun 完成的开拓性成果被命名为 LeNet5（参见：Gradient-Based Learning Applied to D ...
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2019-01-16 21:42:00
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1.训练数据： 2. 从保存的模型中读取数据 注意： 卷积神经网络：conv2d ->pool->relu(softmax二分类） 多层卷积神经网络的使用，注意使用卷积核的个数，步长及大小。 ...
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2019-01-14 01:04:58
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