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作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。卷积神经网络的前世今生卷积神经网络的发展，最早可以追溯到1962年，H…
这篇论文中，其baseline涵盖了几乎所有主流的机器学习方法，LeNet也技压群雄。本来以为这是神经网络崛起的号角，但是由于计算能力限制和SVM的大放异彩，神经网络在21世纪初迷失了近10年。2000年之后GPU-CNN2006
CNN模型的发展，2012-2017年的发展，2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结。.以上是这17篇文章的总结，稍后将会陆续推出各篇论文的详细架构，可能会稍晚一些，欢迎大家继续关注。.本文分享自微信公众号-AI深度学习求索（AIDeepLearningQ），作者：AI深度学习求索.
论文中提出的方法，比如数据增强和dropout，现在也在使用，这篇论文真正展示了CNN的优点，并且以破纪录的比赛成绩实打实地做支撑。ZFNet（2013年）2012年AlexNet出尽了风头，ILSVRC2013就有一大批CNN模型冒了出来。
一直都想梳理一下CNN网络结构的发展过程，却感觉无从下手，直到最近看到这篇文章：CNN网络结构的发展：从LeNet到EfficientNet。于是我便下决心依照这篇文章所述顺序，对卷积神经网络的发展历程做一次粗略的梳理…
图4.3:GoogLeNetV1整体结构4.2GoogLeNetV2，V3在2015年，同篇论文中发布了GoogLeNetV2和V3版本。V2特点：学习VGGNet的特点，用两个3*3卷积代替5*5卷积，降低参数量，提高计算速度，从而提升性能。
R-CNN作为将深度学习引入目标检测算法的开山之作，在目标检测算法发展历史上具有重大意义。.R-CNN算法是两步走方法的代表，即先生成候选区域（regionproposal），然后再利用CNN进行识别分类。.由于候选框对于算法的成败起着关键作用，所以该方法就以Region...
1视觉机制的研究.这篇文章是对视觉机制的重要研究，由现代视觉科学之父，诺贝尔生理学与医学奖获得者，加拿大神经生理学家DavidHunterHubel和瑞典神经科学家TorstenNilsWiesel所写，是CNN的启蒙。.文章引用量：13000+.推荐指数：.[1]HubelDH,WieselTN.Receptive...
深度学习是机器学习和统计学交叉领域的一个子集，在过去的几年里得到快速的发展。强大的开源工具以及大数据爆发使其取得令人惊讶的突破进展。本文根据微软学术的引用量作为评价指标，从中选取了10篇顶尖论文。注…
2008-05-31求一篇关于湖北经济发展的论文!急急急!!!132013-08-09求论文1000字以上关于家乡的经济发展192006-05-08关于经济发展的文章52014-01-20写一篇关于经济类的论文52016-01-28谈谈我国经济发展前景论文1000字！求参考！22010...
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图4.3:GoogLeNetV1整体结构4.2GoogLeNetV2，V3在2015年，同篇论文中发布了GoogLeNetV2和V3版本。V2特点：学习VGGNet的特点，用两个3*3卷积代替5*5卷积，降低参数量，提高计算速度，从而提升性能。
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