cnn神经

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

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 研习社按：有市场研究估计，到 2020 年，市面上将有多达 200 台可连接的智能设备，这些设备将在云和端间产生数十亿 PB 的数据。仅 2017 年，市面上就有 84 亿个可连接的智能设备，这将引发对端设备数据预处理的强烈需求，大量 IoT 设备厂商会面临智能化变革，尤其是像智

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

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

卷积 神经网络 （Convolutional Neural Network,CNN）新手指南 引言卷积神经网络：听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合，但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角，那一年Alex Krizhevsk