因写作需要，再精读一下这篇文章，只说这篇文章提出的方法。 1、摘要部分： 本文提出了一种基于卷积神经网络的深层次显著性网络（deep hierarchical saliency network，DHSNet）。该网络以下统一称作“DHSNet”。工作流程大体是这样的： 1）首先，DHSNet通过自动 ...
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2018-09-29 10:20:05
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卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越 ...
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2018-09-29 00:42:29
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初学tensorflow，参考了以下几篇博客：soft模型 tensorflow构建全连接神经网络tensorflow构建卷积神经网络tensorflow构建卷积神经网络tensorflow构建CNN[待学习]全连接+各种优化[待学习]BN层[待学习]先解释以下MNIST数据集，训练数据集 ...
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2018-09-23 22:34:55
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前言Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法。参考论文：Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 个人觉得BN层 ...
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2018-09-23 22:14:45
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1. 模型原理 1.1 论文 Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中 ...
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2018-09-20 16:06:56
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中。在测试数据上，我们得到了top-1 ...
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2018-09-19 16:23:46
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一、卷积神经网络的基本概念 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征图(featureMap)，每个特征图由一些矩形排列的的神经元组 ...
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2018-09-16 15:33:34
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LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。关于CNN参见：https://blog.csdn.net/qq_42570457/article/details/81458077 LeNet ...
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2018-09-16 15:32:59
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文 /?Google Brain 团队软件工程师 Mingxing Tan? 卷积神经网络?(CNN) 现已广泛应用于图像分类、面部识别、物体检测和其他许多领域。但遗憾的是，由于移动端模型需要小巧、快速、准确，所以为移动设备设计 CNN 非常具有挑战性。虽然科研人员已经为设计和改进移动端模型做出了巨 ...
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2018-09-13 14:15:18
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目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习 ...
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2018-09-13 14:14:03
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