对于深度卷积神经网络而言,准确度和计算成本往往难以得兼,研究界也一直在探索通过模型压缩或设计新型高效架构来解决这一问题.印度理工学院坎普尔分校的一篇 CVPR 论文则给出了一个新的思路——使用异构的卷积过滤器:实验表明这种方法能在保证准确度的同时显著降低计算成本. 选自arXiv,作者:Pravedra Singh等,机器之心编译,参与:熊猫. 论文:https://arxiv.org/abs/1903.04120 摘要:我们提出了一种全新的深度学习架构,其中的卷积运算利用了异构核.相比于标准的…

1.经典的CNN LeNet-5 1998的CNN鼻祖 以前用的sigmoid和tanh 下图给的是relu和softmax AlexNet ImageNet2012的冠军 VGG-16 ImageNet2014的冠军和亚军 2.残差神经网络 imageNet2015冠军和2016的亚军 2017的冠军SENet也算是res的变种 3.GoogleNet即inceptionNet 主要贡献在1x1卷积的channel缩放上 然后用了很多same conv组成了inception结构 有V1V2V…

[具体参考可以看这里(https://cloud.tencent.com/developer/article/1369425)…

本文是深度学习入门: 基于Python的实现.神经网络与深度学习(NNDL)以及动手学深度学习的读书笔记.本文将介绍基于Numpy的卷积神经网络(Convolutional Networks,CNN)的实现,本文主要重在理解原理和底层实现. 一.概述 1.1 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(CNN)是一种具有局部连接.权重共享和平移不变特性的深层前馈神经网络. CNN利用了可学习的kernel卷积核(filter滤波器)来提取图像中的模式(局部和全局).传统图像处理会手动设计卷积核(例如高…

建议按序阅读 1. Convolutional Neural Networks卷积神经网络: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 2. Deep learning:三十八(Stacked CNN简单介绍): http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/05/3061457.html 3. 深度学习(卷积神经网络)一些问题总结 http://blog.csdn.net/n…

Logistic回归.传统多层神经网络 1.1 线性回归.线性神经网络.Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$ 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法",公式$\theta=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y$ ②迭代法:有一阶导数…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/43636528 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43734896 摘要:想要了解人工智能,不知道这十种深度学习方法怎么能行? 在过去十年中,人们对机器学习的兴趣激增.几乎每天,我们都可以在各种各样的计算机科学课程.行业会议.华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论.在所有关于机器学习的讨论中,许多人把机器学习能做的事情和他们希望机器学习做的事情混为一谈.从根本上讲,机器学习是使用算法从原始数据中提取信息,并在某种类…

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接…

目录 1. SRCNN 1.1. Contribution 1.2. Inspiration 1.3. Network 1.3.1. Pre-processing 1.3.2. Patch extraction and representation 1.3.3. Non-linear mapping 1.3.4. Reconstruction 1.4. Story 1.5. Further Learning 2. FSRCNN 2.1. 亮点 2.2. Improvement 2.3. Anal…