神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別精品文章

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  計(jì)算機(jī)在識(shí)別圖像時(shí)“看到”了什么？

  ...得益于一個(gè)叫做深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，它涉及將數(shù)據(jù)通過模擬神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)，以培養(yǎng)該網(wǎng)絡(luò)在未來(lái)過濾數(shù)據(jù)（更多信息見Teaching Machines to Understand Us）。深度學(xué)習(xí)就是你可以使用關(guān)鍵字搜索存儲(chǔ)在谷歌的照片（更多信息），F(xiàn)acebook...

  yanbingyun1990 2019-06-26 18:13 評(píng)論0 收藏0
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  基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奶牛個(gè)體身份識(shí)別

  ...變換為48×48大小的矩陣，作為4c-2s-6c-2s-30o結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行個(gè)體識(shí)別。對(duì)30頭奶牛共采集360段視頻，隨機(jī)選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)60000幀和測(cè)試數(shù)據(jù)21730幀。結(jié)果表明，在訓(xùn)練次數(shù)為10次時(shí)，代價(jià)函數(shù)收斂至0.0060，視頻段樣本的...

  MyFaith 2019-04-25 18:10 評(píng)論0 收藏0
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  從圖像到知識(shí)：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖像理解的原理解析

  ...離散時(shí)間步展開，把不同時(shí)間步的輸出看作是網(wǎng)絡(luò)中不同神經(jīng)元的輸出，那么RNN就可以被看做是一個(gè)很深的前 饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就可以應(yīng)用常規(guī)的反向傳播過程訓(xùn)練這一網(wǎng)絡(luò)，這種按照時(shí)間步反向傳播的方法被稱為BPTT(Back Propagatio...

  UnixAgain 2019-04-25 18:03 評(píng)論0 收藏0
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  探秘深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與推理：以“認(rèn)貓”為例

  ...我們?nèi)祟愑植灰粯樱窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)類似我們的大腦中，神經(jīng)元之間的所有相互關(guān)聯(lián)的生理狀態(tài)來(lái)進(jìn)行建模的。在我們的大腦中，任何神經(jīng)元都可以與相隔一定物理距離的任何其他神經(jīng)元進(jìn)行連接，但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有獨(dú)立層...

  callmewhy 2019-04-25 18:03 評(píng)論0 收藏0
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  直白介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

  ... softmax）。完全連接這個(gè)術(shù)語(yǔ)意味著前一層中的每個(gè)神經(jīng)元都連接到下一層的每個(gè)神經(jīng)元。 如果對(duì)多層感知器不甚了解，我建議您閱讀這篇文章。卷積層和池化層的輸出代表了輸入圖像的高級(jí)特征。完全連接層的目的是利用...

  GitChat 2019-04-25 18:25 評(píng)論0 收藏0
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  一文讀懂 CNN、DNN、RNN 內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)區(qū)別

  ...結(jié)構(gòu)，包括卷積層或是LSTM單元。這里的DNN特指全連接的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，并不包含卷積單元或是時(shí)間上的關(guān)聯(lián)。因此，一定要將DNN、CNN、RNN等進(jìn)行對(duì)比，也未嘗不可。其實(shí)，如果我們順著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的脈絡(luò)，就很容易弄清這...

  cheng10 2019-04-25 18:07 評(píng)論0 收藏0
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  詳解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  ...。我們使用了全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是前一層的每一個(gè)神經(jīng)元都會(huì)連接到后一層的每一個(gè)神經(jīng)元，如果前一層有m個(gè)節(jié)點(diǎn)，后一層有n個(gè)，那么總共有m*n條邊(連接)。連接方式如下圖所示：具體來(lái)講，對(duì)于輸入圖片的每一個(gè)像素...

  ad6623 2019-04-25 18:08 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)教父Geoffrey Hinton的“膠囊理論”終于發(fā)出論文

  背景目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一層的神經(jīng)元都做的是類似的事情，比如一個(gè)卷積層內(nèi)的每個(gè)神經(jīng)元都做的是一樣的卷積操作。而Hinton堅(jiān)信，不同的神經(jīng)元完全可以關(guān)注不同的實(shí)體或者屬性，比如在一開始就有不同的神經(jīng)元關(guān)注不...

  VincentFF 2019-04-25 18:20 評(píng)論0 收藏0
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  Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨頭權(quán)威科普深度學(xué)習(xí)

  ...的高級(jí)單元被激活，解釋了猴子顳下皮層隨機(jī)設(shè)置的160個(gè)神經(jīng)元的變化。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著神經(jīng)認(rèn)知機(jī)的基礎(chǔ)，兩者的體系結(jié)構(gòu)有些類似，但是，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有諸如反向傳播的那種端對(duì)端的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。原始的1D卷積神經(jīng)...

  GT 2019-04-25 17:59 評(píng)論0 收藏0