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卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。
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它用TensorFlow.js加載了一個10層的預訓練模型，相當于在你的瀏覽器上跑一個CNN模型，只需要打開電腦，就能了解CNN究竟是怎么回事。
YOLO意思是You Only Look Once，創造性的將候選區和對象識別這兩個階段合二為一，看一眼圖片（不用看兩眼哦）就能知道有哪些對象以及它們的位置。
CNN 模型為深度學習模型，其具有局部連接、權 值共享和空間相關等特性，以及強魯棒性和容錯能力，適用于提取深層數據特征。
該團隊提出的光學卷積處理單元實驗驗證了手寫數字圖像特征提取和分類能力。結果表明，圖像特征提取精度達到5 bit；對來自MNIST手寫數字數據庫的手寫數字...
卷積神經網絡是目前計算機視覺中使用最普遍的模型結構。引入卷積神經網絡進行特征提取，既能提取到相鄰像素點之間的特征模式，又能保證參數的個數不隨圖片尺寸變化。
卷積神經網絡（CNN）是一種用于對目標進行重建、分類等處理的深度學習方法。自2016年深度學習被首次應用于散射成像，該研究一直是光學成像領域的熱門方向。
繼續深度學習編譯器的優化工作解讀，本篇文章要介紹的是OneFlow系統中如何基于MLIR實現Layerout Transform。
彈道光與散射光在散射成像中不同作用的發現解釋了深度學習散射成像無法突破厚度限制的物理原因，對今后深度學習散射成像的應用研究具有指導意義。
在本文中，我們將了解深度神經網絡的基礎知識和三個最流行神經網絡：多層神經網絡(MLP)，卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)。
在第四節中，我們介紹了STGNN的基本神經架構，增強了對STGNN中時空學習泛化范式的理解。然而，近年來出現了許多前沿方法來改進時空依賴關系的學習。
在少樣本壓縮場景中，塊級（block-level）剪枝在本質上優于濾波器級（filter-level）。在相同的延遲下，塊級剪枝可以保留更多原始模型的容...
我們的檢測網絡有24個卷積層，其次是2個全連接層。交替1x1卷積層減少了前面層的特征空間。我們在ImageNet分類任務上以一半的分辨率(224x224...
如何優雅地將Swin Transformer模型部署到AX650N Demo板上？
今年來以ChatGPT為代表的大模型的驚艷效果，讓AI行業迎來了新的動力。各種AIGC的應用接踵而至。
在卷積神經網絡中，感受野( Receptive Field )的定義是卷積神經網絡每層輸出的特征圖.上的像素點在輸入圖片.上映射的區域大小。換句話說，感...
當感光元件像素的空間頻率與影像中條紋的空間頻率接近時，可能產生一種新的波浪形的干擾圖案，即所謂的摩爾紋。
目標值與輸出時產生的實際值之間的差值稱為損失，相關函數則稱為損失函數。網絡的所有要素和參數均包含在損失函數中。
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