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谷歌发表论文EfficientNet 重新思考CNN模型缩放
谷歌AI研究部门华人科学家再发论文《EfficientNet:重新思考CNN模型缩放》,模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度,或使用更大的输入...
还记得《黑镜》中的杀人蜂吗?蜜蜂大小、威力巨大。本以为这种微型无人机离我们很远,而现在出现了纳米级无人机,仅重27g,CNN提供自主导航。研究人员将其开...
第一个转机出现在1974年,Werbos发现了反向传播。反向传播使用了神经网络操作具有差异性和可投射性的特点,当网络出错时,可以将错误本身回溯到网络的各...
本期的公开课主要包含以下 4 个方面的内容:1、人脸识别背景介绍;2、人脸识别前沿算法简介;3、分布式人脸识别训练;4、大规模人脸检测平台介绍.
通过本文,你将看到最近使用深度网络实现的一些新应用,以及如何进一步使用这些技术。
在这节课中,我们关注的重点从单一物体转向了多个物体检测。结果表明这种改变让问题的难度增加。事实上,大多学生觉得这是整个课程中最具挑战性的部分。并不是因为...
卷积神经网络。这听起来像是一个奇怪的生物学和数学的结合,但是这些网络已经成为计算机视觉领域最具影响力的创新之一。
约翰 · 卡马克他在几乎没有接触过神经网络的情况下,仅用了一周时间,在几乎是最基础且受限的编程环境下,从零开始徒手撸码,实现了反向传播和 CNN。
AI创业公司泓观科技(otureo.ai)发布了首款异步卷积神经网络芯片。该芯片所采用的异步架构,与这个领域中先前的各类AI芯片相比,遵循着完全不同的设...
CEVA 汽车市场营销主管Jeff VanWashenova高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案,用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。...
通过深度学习技术,物联网(IoT)设备能够得以解析非结构化的多媒体数据,智能地响应用户和环境事件,但是却伴随着苛刻的性能和功耗要求。本文作者探讨了两种方...
前段时间一直在关注 CNN 的实现,查看了 caffe 的代码以及 convnet2 的代码。目前对单机多卡的内容比较感兴趣,因此特别关注 convne...
2017-11-16 标签:cnn 3381 0
基于nolear建立的ConvNet体系结构并用它去训练一个特征提取器
本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构,以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器,然后在使用...
卷积神经网络检测脸部关键点的教程之两个重要参数:学习率,学习动量
上个模型令人讨厌的地方是光训练就花了一个小时的时间,等结果并不是一个令人心情愉快的事情。这一部分,我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快! 直觉上的解...
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