Weilin Huang--[TIP2015]Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection) 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者补充信息 参考文献 作者和相关链接 论文下载 作者: tong he, 黄伟林,乔宇,姚剑 方法概括 使用改进版的MSER(CE-MSERs,contrast-enhancement)提取候选字符区域: 使用新的CN…

全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多.参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题.所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目.而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以做到. 1. 卷积神经网络构成 图 1:卷积神经网络 输入层 整个网络的输入,一般代表了一张图片的像素矩阵.图 1中最左侧三维矩阵代表一张输入的图片,三维矩阵的长.宽代表了图…

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小…

目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先…

HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION USING TWOCHANNEL  DEEP  CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7730324 1.文章简介: 该论文是用双通道卷积神经网络CNN分别提取空谱信息,然后将得到的抽象特征级联为全连接层的输入,以此作为空谱联合信息输入两层全连接层以及softmax层.此外,文中针对小…

A NEW HYPERSPECTRAL BAND SELECTION APPROACH BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 文章地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8127792 写在前面:各位朋友好,这是本人第一篇博客,为了不打击自己,决定从一篇易懂的paper的阅读笔记开始写起,写的不好不对的地方望各位朋友不吝赐教,在此先行谢过. 1.文章简介: 这是一篇运用卷积神经网…

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for MobileDevices…

代码: keras:https://github.com/phdowling/abcnn-keras tf:https://github.com/galsang/ABCNN 本文是Wenpeng Yin 该作者之前还发过一篇<Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences> .ABCNN是基于之前发的这篇论文加入了注意力机制. 相比这两篇Attention-based的论文,会…

Kalchbrenner’s Paper Kal的这篇文章引用次数较高,他提出了一种名为DCNN(Dynamic Convolutional Neural Network)的网络模型,在上一篇(Kim’s Paper)中的实验结果部分也验证了这种模型的有效性.这个模型的精妙之处在于Pooling的方式,使用了一种称为动态Pooling的方法. 下图是这个模型对句子语义建模的过程,可以看到底层通过组合邻近的词语信息,逐步向上传递,上层则又组合新的Phrase信息,从而使得句子中即使相离较远的词语也…

1. 文章内容概述 本人精读了事件抽取领域的经典论文<Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Network>,并作出我的读书报告.这篇论文由中科院自动化所赵军.刘康等人发表于ACL2015会议,提出了用CNN模型解决事件抽取任务. 在深度学习没有盛行之前,解决事件抽取任务的传统方法,依赖于较为精细的特征设计已经一系列复杂的NLP工具,并且泛化能力较低.针对此类问题,这篇论文提出了一个新颖的事件抽取方法,能…