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对于convolutional layer、TensorFlow和整体CNN结构详细分析
上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点,视神经具有局部感受野,一整张图的识别由多个局部识别点构成;不同神经元对不同形状有识别能力,且视神经具有叠加能力,高...
2018-01-02 标签:cnntensorflow 1.1万 0
在深度学习中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种特别适用于处理图像数据的神经网络结构。它通过卷积层...
KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale
近日KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale,它能够利用实现训练好的CNN网络,比如行业标准的ResNet、...
用CNN把图形转成ASCII码字符画的方法,并更新了着色工具
Osamu Akiyama提出了一种用CNN把图形转成ASCII码字符画的方法,并在昨天更新了着色工具,这让不少机器学习开发者都玩high了。
商汤联合提出基于FPGA的Winograd算法:改善FPGA上的CNN性能 降低算法复杂度
商汤科技算法平台团队和北京大学高能效实验室联合提出一种基于 FPGA 的快速Winograd算法,可以大幅降低算法复杂度,改善 FPGA 上的 CNN 性能。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域...
CNN 是多层感知器的正则化版本。多层感知器通常表示全连接网络,即一层中的每个神经元都连接到下一层中的所有神经元。这些网络的“完全连通性”使它们容易过度...
CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率。最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现。特别地,多...
在走进深度学习的过程中,最吸引作者的是一些用于给对象分类的模型。最新的科研结果表示,这类模型已经可以在实时视频中对多个对象进行检测。而这就要归功于计算...
关于卷积神经网络从交通灯识别到更实际的应用,我经常听到这样一个问题:“会否出现一种深度学习“魔法”,它仅用图像作为单一输入就能判断出食物质量的好坏?”简...
CNN到底学到了什么?到底是什么样的特征在影响着CNN的性能?
接下来我们来检验一下,是不是由这张图来确定的图片的分类。首先记住,这张图是最后一层的第 286 个滤波器。如何检验呢?我们只需要将这张图片输入进网络,并...
利用Transformer和CNN 各自的优势以获得更好的分割性能
概述 在这篇论文中,提出了一种新的医学图像分割混合架构:PHTrans,它在主要构建块中并行混合 Transformer 和 CNN,分别从全局和局部特...
2022-11-05 标签:数据集cnnTransformer 7.8k 0
相同点: 传统神经网络的扩展。 前向计算产生结果,反向计算模型更新。 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。
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