五種CNN模型的尺寸，計算量和參數(shù)數(shù)量對比詳解

CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設(shè)計（hand-crafted）特征和分類器，不僅提供了一種端到端的處理方法，還大幅度地刷新了各個圖像競賽任務(wù)的精度，更甚者...

2017-12-08 標(biāo)簽：cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15.8萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本計算原理

在上面的邊緣，從左到右像素檢測的次數(shù)分別為1、2、3、2、1，可見角落邊緣只被檢測了一次，而中間可以被檢測多次，這就會導(dǎo)致邊角信息丟失。解決的辦法是加入...

2018-06-08 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 3.6萬 0

用AlexNet對cifar-10數(shù)據(jù)進(jìn)行分類

AlexNet在圖像分類中是一個比較重要的網(wǎng)絡(luò)，在學(xué)習(xí)的過程中不僅要學(xué)會寫網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，知道每一層的結(jié)構(gòu)，更重要的是得知道為什么要這樣設(shè)計，這樣設(shè)計有什么好處。

2018-06-06 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)CNNTensorflow 2.2萬 0

CNN是怎么幫助進(jìn)行圖像分類的

但計算機(jī)不同。我們把圖像輸入計算機(jī)后，它“看”到的其實是一組像素值。這些像素值的數(shù)量會根據(jù)圖像的大小和分辨率發(fā)生改變，如果輸入圖像是一張JPG格式的彩色...

2018-06-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)CNN 1.8萬 0

L2損失函數(shù)的效果是否真的那么好呢？其他損失函數(shù)表現(xiàn)如何？

SSIM（structural similarity，結(jié)構(gòu)相似性）的直覺主要是：人眼對結(jié)構(gòu)（structure）信息很敏感，對高亮度區(qū)域（luminan...

2018-06-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)cnn 1.7萬 0

知識蒸餾是一種模型壓縮常見方法

Attention Transfer , 傳遞teacher網(wǎng)絡(luò)的attention信息給student網(wǎng)絡(luò)。首先，CNN的attention一般分為兩...

2019-07-27 標(biāo)簽：模型梯度cnn 1.5萬 0

神奇GIF動畫讓你秒懂各種深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作原理

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，...

2017-11-15 標(biāo)簽：cnn 4.2萬 0

ADI發(fā)力邊緣AI MCU，由ARM Cortex-M4F+RISC-V+硬件CNN打造

作為模擬芯片國際大廠的ADI，不僅以電源、信號鏈產(chǎn)品而知名，在MCU領(lǐng)域也耕耘數(shù)十年。1995年至今ADI的MCU產(chǎn)品出貨量已經(jīng)超過10億片。在2002...

2023-01-10 標(biāo)簽：mcuadiAI 2.1萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的簡單介紹及代碼實現(xiàn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的基礎(chǔ)介紹見 ，這里主要以代碼實現(xiàn)為主。 CNN是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經(jīng)元組成。 以...

2017-11-15 標(biāo)簽：cnn 2.0萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在無人駕駛中應(yīng)用的3D感知與物體檢測

無人駕駛的感知部分作為計算機(jī)視覺的領(lǐng)域范圍，也不可避免地成為CNN發(fā)揮作用的舞臺。本文是無人駕駛技術(shù)系列的第八篇，深入介紹CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在無人駕...

2017-11-16 標(biāo)簽：fpgacnn 1.7萬 0

NLP中CNN模型常見的Pooling操作方法及其典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

CNN是目前自然語言處理中和RNN并駕齊驅(qū)的兩種最常見的深度學(xué)習(xí)模型。圖1展示了在NLP任務(wù)中使用CNN模型的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。一般而言，輸入的字或者詞用W...

2017-11-15 標(biāo)簽：cnnnlp 1.5萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大特點_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實現(xiàn)

局部連接，局部連接會大大減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在處理圖像這樣的高維度輸入時，讓每個神經(jīng)元都與前一層中的所有神經(jīng)元進(jìn)行全連接是不現(xiàn)實的。讓每個神經(jīng)元只與輸入數(shù)據(jù)...

2021-05-11 標(biāo)簽：cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.5萬 0