- 今天继续分享卷积神经网络,常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程,有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢?我们先来看一些直观的基础知识。让我们从一个房价预测的例子开始讲起。假设你有一个数据集,它包含了六栋房子的信息。所以,你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米,并且知道房屋价格。这时,你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数。如果你对线性回归很熟悉,你可能会说... 今天继续分享卷积神经网络,常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程,有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢?我们先来看一些直观的基础知识。让我们从一个房价预测的例子开始讲起。假设你有一个数据集,它包含了六栋房子的信息。所以,你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米,并且知道房屋价格。这时,你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数。如果你对线性回归很熟悉,你可能会说...
- 对于计算机视觉应用来说,你肯定不想它只处理小图片,你希望它同时也要能处理大图。为此,你需要进行卷积计算,它是卷积神经网络中非常重要的一块。 对于计算机视觉应用来说,你肯定不想它只处理小图片,你希望它同时也要能处理大图。为此,你需要进行卷积计算,它是卷积神经网络中非常重要的一块。
- 卷积神经网络模型发展及应用转载地址:http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势,作为一个十余年来快速发展的崭新领域,越来越受到研究者的关注。卷积神经网络(CNN)模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构,其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示,卷积神经网络已... 卷积神经网络模型发展及应用转载地址:http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势,作为一个十余年来快速发展的崭新领域,越来越受到研究者的关注。卷积神经网络(CNN)模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构,其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示,卷积神经网络已...
- 本章将介绍卷积神经网络,它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后,我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。这些模型包括最早提出的AlexNet,以及后来的使用重复元素的网络(... 本章将介绍卷积神经网络,它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后,我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。这些模型包括最早提出的AlexNet,以及后来的使用重复元素的网络(...
- 从Tensorflow开始,我意识的这已经从春秋,进入短短战国时代。针对大量数据的存储,ETL,和分布式内存计算比如流计算平台,针对机器学习的软件架构实现比如Tensorflow, 针对业务场景的端设备,针对计算资源虚拟化、计算能力服务化的云平台,会扮演者越来越重要的作用。 从Tensorflow开始,我意识的这已经从春秋,进入短短战国时代。针对大量数据的存储,ETL,和分布式内存计算比如流计算平台,针对机器学习的软件架构实现比如Tensorflow, 针对业务场景的端设备,针对计算资源虚拟化、计算能力服务化的云平台,会扮演者越来越重要的作用。
- 自20世纪80年代兴起的神经网络热潮已经退去,神经网络再次成为常规科学。托马斯·库恩(Thomas Kuhn)曾将科学革命之间的时间间隔描述为,科学家在一个已经确定的范式或解释框架内进行理论推定、观察和试验的常规工作阶段。1987 年,杰弗里·辛顿去了多伦多大学,并继续着渐进式改进,虽然这些改进都没有像曾经的玻尔兹曼机那样展现出魔力。辛顿在21 世纪头十年成为加拿大高等研究院(Canadia... 自20世纪80年代兴起的神经网络热潮已经退去,神经网络再次成为常规科学。托马斯·库恩(Thomas Kuhn)曾将科学革命之间的时间间隔描述为,科学家在一个已经确定的范式或解释框架内进行理论推定、观察和试验的常规工作阶段。1987 年,杰弗里·辛顿去了多伦多大学,并继续着渐进式改进,虽然这些改进都没有像曾经的玻尔兹曼机那样展现出魔力。辛顿在21 世纪头十年成为加拿大高等研究院(Canadia...
- 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。
- 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——书中第1章,第1.7.2节,作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——书中第1章,第1.7.2节,作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。
- 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——书中第1章,第1.3节,作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——书中第1章,第1.3节,作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。
- 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——书中第1章,第1.2节,作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——书中第1章,第1.2节,作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。
- 卷积神经网络卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层以及全连接层构成。INPUT(输入层)-CONV(卷积层)-RELU(激活函数)-POOL(池化层)-FC(全连接层)简单来说:卷积用来提取特征,池化压缩特征,全连接层用来加权重 卷积层卷积层的作用是用来提取特征,卷积层主要涉及的参数包括:滑动窗口步长,卷积核尺寸,填充边缘,卷积核个数。卷积核的工作原理如下图所示:如下图所... 卷积神经网络卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层以及全连接层构成。INPUT(输入层)-CONV(卷积层)-RELU(激活函数)-POOL(池化层)-FC(全连接层)简单来说:卷积用来提取特征,池化压缩特征,全连接层用来加权重 卷积层卷积层的作用是用来提取特征,卷积层主要涉及的参数包括:滑动窗口步长,卷积核尺寸,填充边缘,卷积核个数。卷积核的工作原理如下图所示:如下图所...
- 深度学习算法中的可变形卷积神经网络(Deformable Convolutional Networks)引言随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)已成为计算机视觉领域的重要工具。然而,传统的卷积操作具有固定的感受野和权重分布,对于具有非刚性形变的目标和复杂背景下的图像,传统的卷积操作可能会受到限制。为了解决这个问题,可变形... 深度学习算法中的可变形卷积神经网络(Deformable Convolutional Networks)引言随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)已成为计算机视觉领域的重要工具。然而,传统的卷积操作具有固定的感受野和权重分布,对于具有非刚性形变的目标和复杂背景下的图像,传统的卷积操作可能会受到限制。为了解决这个问题,可变形...
- 概述深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法,它通过模拟人脑神经网络的结构和功能,实现对大规模数据进行高效处理和学习。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是深度学习中最重要和最常用的算法之一,它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。卷积神经网络的架构卷积神经网络由多个层次组成,每一层都包含了一组可学习的卷积核(convol... 概述深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法,它通过模拟人脑神经网络的结构和功能,实现对大规模数据进行高效处理和学习。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是深度学习中最重要和最常用的算法之一,它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。卷积神经网络的架构卷积神经网络由多个层次组成,每一层都包含了一组可学习的卷积核(convol...
- 文章和代码已经归档至【Github仓库:https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 神经网络基础 也可获取。 CNN 卷积神经网络发展史卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN )CNN 是针对图像领域任务提出的神经网络,经历数代人的发展,在2012年之后大部分图像任务... 文章和代码已经归档至【Github仓库:https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 神经网络基础 也可获取。 CNN 卷积神经网络发展史卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN )CNN 是针对图像领域任务提出的神经网络,经历数代人的发展,在2012年之后大部分图像任务...
- 卷积神经网络(convolutional neural network)是一种前馈神经网络, 广泛应用于图像识别领域。进行图像识别任务时,若使用传统的全连接神经网络,网络的第一层参数会非常多。针对此问题,人们考虑是否能够结合图像识别任务的特点来简化全连接神经网络。 卷积神经网络(convolutional neural network)是一种前馈神经网络, 广泛应用于图像识别领域。进行图像识别任务时,若使用传统的全连接神经网络,网络的第一层参数会非常多。针对此问题,人们考虑是否能够结合图像识别任务的特点来简化全连接神经网络。
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