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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
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它用TensorFlow.js加载了一个10层的预训练模型，相当于在你的浏览器上跑一个CNN模型，只需要打开电脑，就能了解CNN究竟是怎么回事。
YOLO意思是You Only Look Once，创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，看一眼图片（不用看两眼哦）就能知道有哪些对象以及它们的位置。
CNN 模型为深度学习模型，其具有局部连接、权 值共享和空间相关等特性，以及强鲁棒性和容错能力，适用于提取深层数据特征。
该团队提出的光学卷积处理单元实验验证了手写数字图像特征提取和分类能力。结果表明，图像特征提取精度达到5 bit；对来自MNIST手写数字数据库的手写数字...
卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构。引入卷积神经网络进行特征提取，既能提取到相邻像素点之间的特征模式，又能保证参数的个数不随图片尺寸变化。
卷积神经网络（CNN）是一种用于对目标进行重建、分类等处理的深度学习方法。自2016年深度学习被首次应用于散射成像，该研究一直是光学成像领域的热门方向。
继续深度学习编译器的优化工作解读，本篇文章要介绍的是OneFlow系统中如何基于MLIR实现Layerout Transform。
弹道光与散射光在散射成像中不同作用的发现解释了深度学习散射成像无法突破厚度限制的物理原因，对今后深度学习散射成像的应用研究具有指导意义。
在本文中，我们将了解深度神经网络的基础知识和三个最流行神经网络：多层神经网络(MLP)，卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。
在第四节中，我们介绍了STGNN的基本神经架构，增强了对STGNN中时空学习泛化范式的理解。然而，近年来出现了许多前沿方法来改进时空依赖关系的学习。
在少样本压缩场景中，块级（block-level）剪枝在本质上优于滤波器级（filter-level）。在相同的延迟下，块级剪枝可以保留更多原始模型的容...
我们的检测网络有24个卷积层，其次是2个全连接层。交替1x1卷积层减少了前面层的特征空间。我们在ImageNet分类任务上以一半的分辨率(224x224...
如何优雅地将Swin Transformer模型部署到AX650N Demo板上？
今年来以ChatGPT为代表的大模型的惊艳效果，让AI行业迎来了新的动力。各种AIGC的应用接踵而至。
在卷积神经网络中，感受野( Receptive Field )的定义是卷积神经网络每层输出的特征图.上的像素点在输入图片.上映射的区域大小。换句话说，感...
当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时，可能产生一种新的波浪形的干扰图案，即所谓的摩尔纹。
目标值与输出时产生的实际值之间的差值称为损失，相关函数则称为损失函数。网络的所有要素和参数均包含在损失函数中。
卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构。引入卷积神经网络进行特征提取，既能提取到相邻像素点之间的特征模式，又能保证参数的个数不随图片尺寸变化。
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