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神经网络特点：.可以拟合出所有的需要的函数关系.中间层每一个神经元的输出值均由上一个神经层的所有输出数据的加权和算得，参数量过大.一般而言，神经网络便能拟合出所有的函数关系了，那么，又为什么会出现卷积神经网络呢？.这个大家应该都知道...
站在巨人的肩膀上，深度学习的9篇开山之作.自从2012年CNN首次登陆ImageNet挑战赛并一举夺取桂冠后，由CNN发展开来的深度学习一支在近5年间得到了飞速的发展。.今天，我们将带领大家一起阅读9篇为计算机视觉和卷积神经网络领域里带来重大发展的开山之作...
参数修剪和共享的方法将在论文开头详细描述，其他几类方法也都会在文中介绍。我们对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。然后本文将介绍几个最近的其他成功方法，如动态网络和随机深度网络（stochasticdepthsnetwork）。
这样你会发现，有好多好看的论文，而且不仅仅是你这个方向的，你还会了解到其他方向的论文，以至于最后你会发现，好多论文你都看不完！仅仅是MaskR-CNN这个论文中就可以从RelatedWork找到下面这些相关的论文R-CNN方向：1、Richfeature2、What
科普:CNN论文介绍的开篇」神经网络与卷积神经网络最开始接触这个名词的时候，很长一段时间都将它看做一个高深莫测的神奇工具。竟然和大脑神经都有关系的算法，肯定很厉害！
掺杂CNN，意思是可以先用CNN对image提取特帧，下采样，然后再进行makepatch,patchesembedding等操作。特别情况下，patch的尺寸可以为1*1微调和高分辨率Fine-Tuningandhighresolution通常，我们在大型数据集上预先训练vit，并微调到（较小的
CNN模型的发展：自2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结深度学习最为根本的CNN模型架构，最基础的知识，深度学习研究者必学知识，了解一下？卷积神经网络是深度学习的基础，尤其在计算机视觉领域发挥着重要的作用，从上世纪90年代...
一、前述CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。二、CNN与RNN对比1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图：2.相同点：2.1.传统神经网络的…
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站在巨人的肩膀上，深度学习的9篇开山之作.自从2012年CNN首次登陆ImageNet挑战赛并一举夺取桂冠后，由CNN发展开来的深度学习一支在近5年间得到了飞速的发展。.今天，我们将带领大家一起阅读9篇为计算机视觉和卷积神经网络领域里带来重大发展的开山之作...
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