神經網絡的發展歷史 先來在視覺上感受一下“深度學習”的地位。下圖是AI、機器學習和深度學習三個概念的一個關系圖。 AI的領域要相對較廣泛,機器學習是AI的一個子領域,而深度學習是機器學習領域中的一個子集。 深度學習算法最近變得越來越流行和越來越有用的算法,然而深度學習或者深度 ...
LeNet LeNet 誕生於 年,是最早的卷積神經網絡之一,並且推動了深度學習領域的發展。自從 年開始,在許多次成功的迭代后,這項由 Yann LeCun 完成的開拓性成果被命名為 LeNet 參見:Gradient Based Learning Applied to Document Recognition 。 LeNet 的架構基於這樣的觀點: 尤其是 圖像的特征分布在整張圖像上,以及帶有可 ...
2019-01-16 20:51 0 2440 推薦指數:
神經網絡的發展歷史 先來在視覺上感受一下“深度學習”的地位。下圖是AI、機器學習和深度學習三個概念的一個關系圖。 AI的領域要相對較廣泛,機器學習是AI的一個子領域,而深度學習是機器學習領域中的一個子集。 深度學習算法最近變得越來越流行和越來越有用的算法,然而深度學習或者深度 ...
本文主要總結整理一些經典的卷積神經網絡。 前言 本文主要總結從 LeNet-5 往后一些著名的「經典卷積神經網絡」。 縱觀 CNN 的發展歷程,在 LeNet-5 誕生之前,1962 年,加拿大神經科學家 Hubel 和 Wiesel 通過研究發現了貓的視覺中樞里 ...
CNN的開山之作是LeCun提出的LeNet-5,而其真正的爆發階段是2012年AlexNet取得ImageNet比賽的分類任務的冠軍,並且分類准確率遠遠超過利用傳統方法實現的分類結果,Alex ...
為什么要探索發展史(實例分析)? 我們首先來看看一些卷積神經網絡的實例分析,為什么要看這些實例分析呢? 上周我們講了基本構建,比如卷積層、池化層以及全連接層這些組件。 事實上,過去幾年計算機視覺研究中的大量研究都集中在如何把這些基本構件組合起來,形成有效的卷積神經網絡。 最 ...
@ 目錄 [1] 信息檢索語言 [2] 信息檢索技術 [3] 信息檢索工具 [4] 信息檢索流程 [1] 信息檢索語言 信息檢索語言是用於描述信息系統中的信息的內容特征,常見的信息檢索語言包括分類語言和主題語言。就神經網絡架構搜索這個問題來說,最好選擇 ...
本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感謝原文作者! 1- M-P模型 按照生物神經元,我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單,以便於進行形式化表達,我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素,並把 ...
一、神經元 神經元模型是一個包含輸入,輸出與計算功能的模型。(多個輸入對應一個輸出) 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重(通常用w表示)的值調整到最佳,以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上,在神經網絡的每個層次中,除了輸出層以外,都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...