[CS231n-CNN] Convolutional Neural Networks: architectures, convolution / pooling layers

最新推荐文章于 2023-08-07 00:57:07 发布
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文章标签： 人工智能
本文详细介绍卷积神经网络的基本原理及其应用，并提供斯坦福大学CS231n课程链接作为学习资源。此外，还推荐了一个系列文章，帮助读者深入理解卷积神经网络的相关概念和技术。
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)
AI天才研究院
06-17 1368
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network) 1.背景介绍 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围数据,对于大型图像
Convolutional Neural Network
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AI大模型应用之禅
06-25 1010
Convolutional Neural Network 1.背景介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中最为重要和广泛应用的模型之一。它在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著的成果。C
【DeepLearning】用于几何匹配的卷积神经网络体系结构
weixin_34216107的博客
05-29 579
【论文标题】Convolutional neural network architecture for geometric matching （2017CVPR） 【论文作者】Ignacio Rocco ，Relja Arandjelovi´，Josef Sivic 【论文链接】Paper （15-pages // Double column）   【Abstract】 We address th...
[Paper note] Gated Siamese Convolutional Neural Network Architecture for Human Re-Identification
chn13的博客
10-14 2691
Paper note of gated SCNN for human re-id
CVPR2017 all paper list
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本文给出了CVPR2017的最新的paperlist
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wydbyxr的博客
06-09 815
Dilated Recurrent Neural Networks - - - IBM；伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC) 　　将dilated用在RNN中，本质就是跳过若干个单元的连接（原本的RNN是上一帧与下一帧连接）。 Dynamic Edge-Conditioned Filters in Convolutional Neural Networks on Graph...
《Question Answering on Freebase via Relation Extraction and Textual Evidence》
ray_paul1的博客
10-19 340
提出了一种新的基于结构化和非结构化资源的问答方法。
论文阅读笔记（五十四）：V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation
sunshine_010的博客
05-14 7671
Abstract. Convolutional Neural Networks (CNNs) have been recently employed to solve problems from both the computer vision and medical image analysis fields. Despite their popularity, most approaches ...
卷积神经网络（CNN）简介：Convolutional Neural Networks (CNNs) Intro
AI天才研究院
08-07 910
作者：禅与计算机程序设计艺术Convolutional Neural Networks (CNNs) have become one of the most popular deep learning models for image classification tasks. In recent years, they have revolutionized computer vision and are widely used in applications such as object recogni
一步一步分析讲解深度神经网络基础-Convolutional Neural Network
凡难事必作于细的博客
12-25 2万+
Convolutional Neural Network 参考http://cs231n.github.io/convolutional-networks/history Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets)Convolutional Neural Networks are very similar to ordinary Neural
CrossAttention KBQA
qq_42791848的博客
01-21 9371
《An End-to-End Model for Question Answering over Knowledge Base with Cross-Attention Combining Global Knowledge》论文笔记 这篇文章于2017年发表在ACL上，个人认为是在MCCNNs这个模型的基础上所作的增量式的工作，两者结构非常相似。 Overview 本文的任务依然是给定一个问题，模型根据知识库生成一组答案。这篇文章也是属于IR-based的范畴，根据主题词从知识库中提取出topic grap
Question Answering on Freebase via Relation Extraction and Textual Evidence论文笔记
洲洲的博客
12-17 507
文章目录摘要引言MethodInference on FreebaseEntity LinkingRelation ExtractionMCCNNs for Relation ClassificationSyntactic FeaturesSentential FeaturesObjective Function and LearningJoint Entity Linking & Relation ExtractionlearningFeaturesEntity CluesRelation Clu
Question Answering over Freebase with Multi-Column Convolutional Neural Networks【论文笔记】
Chevalier的博客
09-18 1633
一、概要   通过知识库回答自然语言问题是一个重要的具有挑战性的任务。大多数目前的系统依赖于手工特征和规则。本篇论文，我们介绍了MCCNNs，从三个不同层面（答案路径，答案类型，答案上下文）来理解问题。同时，在知识库中我们共同学习实体和关系的低维词向量。问答对用于训练模型以对候选答案进行排名。我们还利用问题释义以多任务学习方式训练列网络。我们使用Freebase作为知识库，在WebQuestion...
【论文笔记】Question Answering over Freebase with Multi-Column Convolutional Neural Networks
Lawe的博客
11-04 3159
该文章发于ACL 2015，作者提出了一个基于Freebase，使用multi-column convolutional neural networks(MCCNNs)的自动问答模型，分别从答案路径, 答案背景信息, 以及答案类型 来理解问题，并学习它们的分布式表示（distributed representations），在不使用任何手动特征及词表等条件下，取得了很好地效果。
《Question Answering over Freebase with Multi-Column Convolutional Neural Networks》论文笔记
qq_42791848的博客
01-19 1968
《Question Answering over Freebase with Multi-Column Convolutional Neural Networks》论文笔记 这篇文章于2015年发表在ACL，根据KBQA任务做法的宏观分类，这篇文章被《A Survey on Complex Question Answering over Knowledge Base: Recent Advances and Challenges》这篇综述划分为Information Retrieval的范畴，但是它与传统的
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
01-09 2111
Dong,L., Wei, F., Zhou, M., & Xu, K. (2015). Question Answering over Freebasewith Multi-Column Convolutional Neural Networks. Meeting of the Association forComputational Linguistics and the, Internati
卷积神经网络Convolutional Neural Networks
weixin_33810006的博客
04-10 381
Convolutional Neural Networks NOTE: This tutorial is intended for advanced users of TensorFlow and assumes expertise and experience in machine learning. Overview CIFAR-10 classification is a co...
立体匹配之（二）：[MC-CNN] 2015CVPR: Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Netw
大青上的博客
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1 摘要 project主页：https://github.com/jzbontar/mc-cnn 基于patch的提取与比较，学习其相似性得到一个matching cost，并将正确匹配的patch定义为正样本，其他为负样本。 后处理包括：cross-based cost aggregation, semiglobal matching, a left-right consistency chec
MC-CNN 双目测距代码复现
KevinJune的博客
04-20 3240
博主在复现下面的代码时，遇到了一系列的问题，在Google在徘徊了好久才解决，先大概列出几个问题以及解决方法。https://github.com/jzbontar/mc-cnn问题一：运行下面代码时出错：./main.lua kitti fast -a predict -net_fname net/net_kitti_fast_-a_train_all.t7 -left samples/inpu...
斯坦福CS231n视觉课程深度学习笔记解析
7. Convolutional Neural Networks Architectures, Convolution Pooling Layers.pdf - 卷积神经网络架构：讨论CNN架构设计，包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。 - 卷积层：解释卷积操作如何提取图像特征。 -...
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