卷积网络 卷积网络用三种结构来确保移位 尺度和旋转不变：局部感知野 权值共享和时间或空间降采样。典型的leNet 如下图所示： C 中每个特征图的每个单元和输入的 个点相连，这个 的区域被称为感知野。特征图的每个单元共享 个权值和一个偏置。其他特征图使用不同的权值 卷积枋 ，因 此可以得到不同类型的局部特征。卷积层的一个重要思想是，如果图像产生了位移，特征图输出将会产生相同数量的位移。这也是卷积网 ...
2016-04-23 16:04 0 2888 推荐指数：
1、CNN结构演化历史图 CNN经典论文学习第一篇，卷积神经网络开山鼻祖，经典的手写体识别论文——LeNet:《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，作者包括深度学习三大巨头之一Yann Lecun ...
作者：Yann LeCun，Leon Botton， Yoshua Bengio，and Patrick Haffner 这篇论文内容较多，这里只对部分内容进行记录： 以下是对论文原文的翻译： 在传统的模式识别模型中，往往会使用手动设计的特征提取器从输入中提取相关信息并去除不相关的可变性，然后一个 ...
将三角网格上的顶点坐标（x，y，z）看作3个独立的标量场，那么网格上每个三角片都存在3个独立的梯度场。该梯度场是网格的微分属性，相当于网格的特征，在形变过程中随控制点集的移动而变化。那么当用户拖拽 ...
目录 Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization 1.Abstract 2.Introduction 3.Approach ...
论文信息：Hochreiter S, Younger A S, Conwell P R. Learning to learn using gradient descent[C]//International Conference on Artificial Neural ...
ResNet网络，本文获得2016 CVPR best paper，获得了ILSVRC2015的分类任务第一名。 本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题（degradatio ...
最近组会汇报，由于前一阵听了中科院的教授讲解过这篇论文，于是想到以这篇论文为题做了学习汇报。论文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》虽然发表的时间很早，但是确实很有影响性 ...
Multi-Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for Effective Untrimmed Video Recognition ICCV 2019 (oral) 2019-08-01 15:08:19 Paper ...
