三種減少卷積神經網路複雜度同時不降低效能的新方法
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基本思路：輸出的通道的值，只和與它相鄰的通道有關係。如何定義相鄰呢？ 對於一個輸出，假設標準卷積需要30維通道來表示，在拓撲細分方法裡，我們可以用一個2-D張量空間或者3-D張量空間來重新排列這30維通道。舉例來說，假如排列方法為2-D：30=65。那麼如果要輸出一般意義上第13維通道上的值，那對應在2-
Tensorflow學習筆記（第三天）—卷積神經網路
對CIFAR-10 資料集的分類是機器學習中一個公開的基準測試問題，其任務是對一組大小為32x32的RGB影象進行分類，這些影象涵蓋了10個類別： 飛機， 汽車， 鳥， 貓， 鹿， 狗， 青蛙， 馬， 船以及卡車。
卷積神經網路入門一種全卷積神經網路（LeNet），從左至右依次為卷積→子取樣→卷積→子取樣→全連線→全連線→高斯連線測試 最後，為了檢驗 CNN 能否工作，我們準備不同的另一組圖片與標記集（不能在訓練
轉載來自：http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/52443995 第一層——數學部分 CNN 的第一層通常是卷積層（Convolutional Layer）。輸入內容為一個 32 x 32 x 3 的畫素值陣列。現在
卷積神經網路（三）：卷積神經網路CNN的簡單實現（部分Python原始碼）
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搭建簡單圖片分類的卷積神經網路（三）-- 模型的測試和運用
兩個功能都在同一個檔案中 一、新建Disimage.py檔案 import tensorflow as tf from PIL import Image import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from Get
續（利用tensorflow實現簡單的卷積神經網路-對程式碼中相關函式介紹）——遷移學習小記（三）
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卷積神經網路課程筆記-實際應用（第三、四周）
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卷積神經網路（CNN）之一維卷積、二維卷積、三維卷積詳解
由於計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處範圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之後再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的資料維度為14×1414×14，過濾器大小為5×55×5，二者做卷積，輸出的資料維度為10×1
近年來的幾種卷積神經網路的架構
這是博主的課程綜述，請方家批評指正。
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4.4特殊應用:人臉識別和神經網路風格轉換 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 4.11一維和三維卷積 二維和一維卷積 * 對於2D卷積來說，假設原始影象為1
MatConvNet卷積神經網路（三）【影象滑動窗】
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歷史背景 VGGNet 2014 ILSVRC比賽中的模型，影象識別略差於GoogLeNet，但是在很多影象轉化學習問題(比如object detection) 上效 果奇好 LeNet 網路背景
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14種模型設計幫你改進你的卷積神經網路（CNN）
摘要： 這14 種原創設計模式可以幫助沒有經驗的研究者去嘗試將深度學習與新應用結合，對於那些沒有機器學習博士學位的人來說是一個很好的起點。 自2011年以來，深度卷積神經網路（CNN）在影象分類的工作中的表現就明顯優於人類，它們已經成為在計算機視覺領域的一種標準，如影象