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严格意义上说cnn的提出是由yannlecun大神在1989年发表的backpropagationappliedtohandwrittenzipcoderecongnition这篇paper中正式提出他将反向传播用于neuralnetwork并且提出一种新的神经网络convolutionnn。.但是当时的硬体无法支持这么大量的运算随之整个神经网络学习停止...
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，Hub…
这样做的效果是加宽了第二层看原始图像的视野。更详细的内容可以阅读论文。为什么重要？ZFNet不仅是2013年比赛的冠军，还对CNN的运作机制提供了极好的直观信息，展示了更多提升性能的方法。论文所描述的可视化方法不仅有助于弄清CNN的...
原标题：深度学习大神都推荐入门必须读完这9篇论文.Introduction.卷积神经网络CNN，虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物，但在近些年的机器视觉领域，它是最具影响力的创新结果。.随着AlexKrizhevsky开始使用神经网络，将分类错误率由26%降...
神经网络的预备知识为什么要用神经网络？特征提取的高效性。大家可能会疑惑，对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么要用神经网络呢？大家回顾一下，一个分类任务，我们在用机器学习算法来做时，首先要明确feature和label，然后把这个数据"灌"到算法里去训练，最后...
这种类型的“按协议路由”应该比通过max-pooling实现的最原始的路由更有效，这允许一层中的神经元忽略下面层中本地池中最活跃的特征检测器。论文也展示了动态路由机制是实现分割高度重叠对象所需的“解释”的有效方式。
Resnet原始论文阅读笔记7月27,2019inpaperReadingResnet可以说是深度学习跨时代之作，也是何凯明巨神被cited最多的一篇论文，今日才得以膜拜，惭愧惭愧。
严格意义上说cnn的提出是由yannlecun大神在1989年发表的backpropagationappliedtohandwrittenzipcoderecongnition这篇paper中正式提出他将反向传播用于neuralnetwork并且提出一种新的神经网络convolutionnn。.但是当时的硬体无法支持这么大量的运算随之整个神经网络学习停止...
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这样做的效果是加宽了第二层看原始图像的视野。更详细的内容可以阅读论文。为什么重要？ZFNet不仅是2013年比赛的冠军，还对CNN的运作机制提供了极好的直观信息，展示了更多提升性能的方法。论文所描述的可视化方法不仅有助于弄清CNN的...
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这种类型的“按协议路由”应该比通过max-pooling实现的最原始的路由更有效，这允许一层中的神经元忽略下面层中本地池中最活跃的特征检测器。论文也展示了动态路由机制是实现分割高度重叠对象所需的“解释”的有效方式。
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