cnn网络

近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，图像分类技术在多个领域得到了广泛应用。并且伴随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）已经成为了处理图像分类任务的主流模型。CNN通过自动从图像中提取特征来识别图像，并使用softmax函数进行分类。然而，由于softmax函数的限制，传统CNN模型在图像分类方面存在一些不足。

（原标题：把CNN里的乘法全部去掉会怎样？华为提出移动端部署神经网络新方法）前不久，机器之心报道过北大、华为诺亚等合著的一篇论文，探讨了不用乘法用加法能不能做深度学习。最近，我们又看到华为的另一篇论文，这一次没有用加法替代乘法，而是用「按位移位」和「按位取反」来取代乘法运算。 深度学习模型，尤其是深度卷积神经网

本文首发自 easyAI - 人工智能知识库卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN 有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。CNN

图片来源于《狮子王》文｜脑极体前不久，图灵奖得主Geoffrey Hinton的第一篇论文被扒了出来，在推特上引发了不少关注。当然，让大家激动的并不是源自对“大神”科研处女作的好奇，也不是提出的算法有多么颠覆，而是Hinton 这位AI界的人形自走教科书，早在40年前这篇论文中，就提出了&ldq

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Understanding Neural Networks. From neuron to RNN, CNN, and Deep Learning 作者 |  vibhor nigam翻译 | gezp123、Dylan的琴         校对 |

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按，本文来源于 王天祺 在知乎问题【如何用FPGA加速卷积神经网络(CNN)？】下的回答，雷锋网 AI科技评论获其授权转发。 以下主要引用自西安邮电大学李涛老师关于连接智能和符号智能的报告，以及fpl2016上ASU的 Yufei Ma的文章和slid

本文原载于知乎CNN 那么多的网络有什么区别吗？如何对 CNN 网络进行修改？下 ZOMI 的回答 为了解释这个问题，我觉得很有必要去了解一下 CNN 架构模型的发展，从 CNN 模型架构的发展去看待不同的网络之间的区别，去学习 CNN 模型的定义。——————-深度学习算法最近变得越来越流行和越来越有用的算法，然而深

雷锋网(公众号：雷锋网) 按：本文原载于知乎CNN 那么多的网络有什么区别吗？如何对 CNN 网络进行修改？下 ZOMI的回答。获得作者授权转载。为了解释这个问题，我觉得很有必要去了解一下 CNN 架构模型的发展，从 CNN 模型架构的发展去看待不同的网络之间的区别，去学习 CNN 模型的定义。 --

作者：Madcola从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input la

1 新智元编译 作者：Augustus Odena, Vincent Dumoulin, Chris Olah 等来源：distill.pub编译：刘小芹、胡祥杰 　　 新智元启动新一轮大招聘：COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行