CNN101:卷积神经网络的交互式视觉学习.为了应对深度学习模型中的复杂性挑战,研究人员开发了CNN101,这是一个交互式的可视化系统,可以帮助学生更好地了解和学习卷积神经网络,它是基础的深度学习模型体系结构。.使用现代Web技术构建的CNN101无需专用...
深层卷积神经网络(CNN)目前已经在很多视觉识别任务中达到了非常准确的表现。然而,目前的深层卷积神经网络模型非常耗费计算资源和内存,面临着在终端部署和低延迟需求场景下难以应用的问题。因此,一种很自然的解决方案就是在保证...
通过类比平面CNN,本文提出一种称之为球面CNN的神经网络,用于检测球面图像上任意旋转的局部模式;本文还展示了球面CNN在三维模型识别和雾化能量回归问题中的计算效率、数值精度和有效…
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
详解卷积神经网络(CNN)在语音识别中的应用.随着CNN在图像领域的发光发热,VGGNet,GoogleNet和ResNet的应用,为CNN在语音识别提供了更多思路,比如多层卷积之后再接pooling层,减小卷积核的尺寸可以使得我们能够训练更深的、效果更好的CNN模型。.欢迎大家...
《数学建模BP神经网络论文》.doc,BP神经网络算法原理:输入信号通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线形变换,产生输出信号,网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量,网络输出值与期望输出值之间的偏差,通过调整输入节点...
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.
[7]DeepLearning模型之:CNN卷积神经网络(三)CNN常见问题总结1.概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面,一方面它的神经元间的连接是非全连接的,另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享
2011数学建模A题神经网络优秀论文——所有资料文档均为本人悉心收集,全部是文档中的精品,绝对值得下载收藏!城市表层土壤重金属污染分析摘要本文给出重金属浓度空间分布、各区域污染程度和污染原因,建立神经网络模型用遗传算法求解污染源位置,再将模型拓展以期得到地质环境演变...
摘要:辅助动力单元APU是飞机的重要部件之一,为飞机提供电力和压缩空气。本文提出了基于多时间窗卷积神经网络-双向长短期记忆(CNN-BiLSTM)神经网络的混合深度神经网络(HDNN),用于民用飞机APU主动危险识别采用全连通神经网络,同时将3个...
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