CNN模型

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测以及其他许多任务中。然而，为移动设备设计 CNN 模型是一个有挑战性的问题，因为移动模型需要又小又快，同时还要保持足够的准确率。虽然研究人员们已经花了非常多的时间精力在移动模型的设计和改进上，做出了 Mobi

作者： 李亚洲Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型。其他流行的模型通常与这三者类似，都依赖于深度 CNN（如 ResNet、Inception 等）来进行网络初始化，且大部分遵循同样的 proposal／分类管道。本文介绍了深度学习目标检测的三种常

作者：Will前言本文假设大家对CNN、softmax原理已经比较熟悉，着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上。所以不会对算法进行详细介绍，主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释，并给出最终运行代码。数据集数据集是MNIST，一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：每张图片包含2

编者注：Facebook人工智能研究中心公布的研究结果显示，基于卷积神经网络（CNN）开发出的语言翻译模型比现有基于循环神经网络（RNN）的方法快出9倍！而且能以更接近人类的方式进行精准翻译。人工智能技术在近年来的飞速发展，无疑为人们展现了一幅前所未有的未来图景，人们在欢呼雀跃的同时，也开始担心被科技加持的主流文化会逐