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卷积神经网络(CNN)基础介绍

  •   本文是对卷积神经网络的基础进行介绍,主要内容包含卷积神经网络概念、卷积神经网络结构、卷积神经网络求解、卷积神经网络LeNet-5结构分析、卷积神经网络注意事项。  一、卷积神经网络概念  上世纪60年代。Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究,提出了感受野这个概念。到80年代。Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念,能够看作是卷积神经网络的第一个实现网络,神经认知机将一个视觉模式分解成很多子模式(特征),然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理,它试图将视觉系统模型化,使其能
  • 关键字: 卷积神经网络  CNN  

全卷积网络FCN进行图像分割

  • 全卷积网络FCN进行图像分割-CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题。神经网络大神Jonathan Long发表了《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》在图像语义分割挖了一个坑,于是无穷无尽的人往坑里面跳。
  • 关键字: 全卷积码  FCN  CNN  

想从事深度学习工作的进来看,经典面试问题帮你整理好了

  •   更新几个面试被问到或者联想出来的问题,后面有时间回答  SGD 中 S(stochastic)代表什么  个人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch  监督学习/迁移学习/半监督学习/弱监督学习/非监督学习?  本笔记主要问题来自以下两个问题,后续会加上我自己面试过程中遇到的问题。  深度学习相关的职位面试时一般会问什么?会问一些传统的机器学习算法吗?  如果你是面试官,你怎么去判断一个面试者的深度学习水平?  以下问题来自@Naiyan Wang  C
  • 关键字: 深度学习  CNN  

如何使用FPGA加速机器学习算法?

  •   当前,AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用,非常适合使用FPGA来实现。上个月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程师) 在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。  在这项研究中出现了一些和CNN算法实现能耗相关的几个有趣的结论:  ①限定使用片上Memory;  ②
  • 关键字: FPGA  CNN  

基于CNN的海空目标检测

  •   1 引 言   舰船航行在大海上,主要面临来自空中,海面和水下的威胁,其中空中的威胁最大。这些目标的主要特点是运动速度高,机动频繁,其背景也比较复杂,受云层、烟雾、波浪、飞鸟、山峰等影响较大。传感器如热像仪、电视摄像机、激光测距机等自身带有噪声,另外还会有各种形式的干扰,这些都给目标的识别与跟踪带来很大困难。因此寻找一种能实时对图像信号处理的、抗干扰的,并且适合大规模硬件开发与实现的算法是军事界至今没有完美解决的难题之一。   元(细)胞神经网络(Cellular Neural Networks,
  • 关键字: 检测  CNN  神经网络  Matlab  

IBM公司於数位内容管理领域再下一城

  • 继CNN之後,旗下拥有MTV频道、派拉蒙电影公司与CBS电视网的媒体巨人Viacom,也选择由IBM建置数位影音内容管理解决方案。值此同时,市场知名的行销、顾问暨教育训练公司Frost & Sullivan也於日前将其2001 Market Engineering Award颁给IBM,肯定其在企业内容管理领域提供了创新而完整的基础架构方案
  • 关键字: IBM  Viacom  CNN  数位化  

IBM协助CNN建构全球最大数位资产管理系统

  • 继协助饮料界的巨人可囗可乐公司将其百年历史数位化之後,IBM公司表示,已再为全天候播出的全球电视新闻频道CNN建构其数位化资产管理系统,以管理目前超过12万个小时的影音资料
  • 关键字: IBM  CNN  电视数位  
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