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那么，基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。而研读卷积神经网络的经典论文，对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。今天，给大家推荐一些资料，有论文、知识图谱。7份经典学术论文这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。
论文笔记：基于3D卷积神经网络的人体行为识别(3DCNN)，首发于机器学习与图像处理写文章论文笔记：基于3D卷积神经网络的人体行为识别(3DCNN)谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读96人赞同了该文章摘要当前很多人体行为识别分类器都是基于从原始图像上手工提取的特征，本文提…
基于CNN卷积神经网络的图像压缩技术.袁庆祝.【摘要】：传统图像压缩方法,在压缩编码阶段一般包括离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)、量化(Quantization)和熵编码,对应的过程为反熵编码、反量化和反离散余弦变化。.与传统的图像压缩方法相比,本论文...
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
FACEBOOK人工智能实验室何恺明博士领衔的MaskR-CNN喜提ICCV2017最佳论文后，吸引了大量业内研究者的兴趣。量子位【最新前沿】Facebook何恺明等大神最新论文提出非局部神经网络（Non-localNeuralNetworks）
【新智元导读】计算机体系结构顶级会议ISCA2016日前召开，神经网络和深度学习成为热点。新智元整理了ISCA2016神经网络相关论文（包括本届会议最高得分论文），并邀美国加州大学圣塔芭芭拉分校谢源教授课题组神经网络架构研究团队的博士王...
新智元原创作者：谢源、王超、朱茂华、李双辰、刘浏【新智元导读】计算机体系结构顶级会议ISCA2016日前召开，神经网络和深度学习成为热点。新智元整理了ISCA2016神经网络相关论文（包括本届会议最高得分论文），并邀美国加州大学圣塔芭芭拉分校谢源教授课题组神经网络架构研究团队的博士…
整理了从2012年到2017年15篇国际顶级会议的卷积神经网络(CNN)的架构论文，并注明了每篇论文卷积神经网络创新点更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.
华人博士卷积网络可视化项目火了：点鼠标就能看懂的扫盲神器.终于等到了这个交互式学习神器，把CNN的工作过程画得明明白白，帮助萌新轻松入门。.什么是CNN？.ConvolutionalNeuralNetwork，中文译为「卷积神经网络」。.这个常见但有些深奥的词汇，只可意会...
卷积神经网络的前身与早期发展：1980年日本学者福岛邦彦（KunihikoFukushima）提出的神经认知机模型（Neocognitron）FukushimaK,MiyakeS.Neocognitron:Aself-organizingneuralnetworkmodelforamechanismofvisualpatternrecognition
那么，基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。而研读卷积神经网络的经典论文，对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。今天，给大家推荐一些资料，有论文、知识图谱。7份经典学术论文这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。
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