经典卷积网络模型在深度学习领域，尤其是在计算机视觉任务中，扮演着举足轻重的角色。这些模型通过不断演进和创新，推动了图像处理、目标检测、图像生成、语义分割等多个领域的发展。以下将详细探讨几个经典的卷积
2024-07-11 11:45
下面就让我们来深入了解一下什么是图卷积网络，以及它在行为识别领域的最新工作进展吧！
2019-06-10 14:07
CNN能够对图片进行分类，可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体，在2015年之前还是一个世界难题。神经网络大神Jonathan Long发表了《Fully Convolutional
2017-03-17 11:42
有关这个领域的研究才刚刚起步。在过去的几个月中，该领域已经获得了振奋人心的发展，但是迄今为止，我们可能只是抓住了这些模型的表象。而神经网络如何在图论上针对特定类型的问题进行研究，如在定向图或关系图上
2017-12-14 20:08
当谈到依赖于序列输入的任务时，循环神经网络（RNN）是最成功的多层架构之一。RNN 可被视为一种特殊类型的神经网络，其中每个隐藏单元的输入时其当前时间步骤观察到的数据和其前一个时间步骤的状态。
2018-04-15 10:28
背景CNN能够对图片进行分类，可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体，在2015年之前还是一个世界难题。神经
2018-10-14 09:50
1 前言 大多数现有的3D网络架构通过稠密且规则的三维体素网格来代替2D像素阵列，并使用3D卷积和池化操作来处理该网格。然而，对于稠密的三维数据，计算和内存需求随着分辨率的提高呈三次方增长。因此
2023-08-21 09:53
本文试图通过研究一个未被探索的数据体系来解决这个复杂的问题：数十亿张带有社交媒体“标签”（hashtags）的真实图片。这个数据源的优点是：它很大，并且在不断增长，以及从注释角度来说它是“免费”的，因为不需要手动标记。但是，这个数据源也有潜在的缺点：hashtag可能噪音太多而不能用作有效的监督信号，并且图像分布可能存在偏差，从而损害迁移学习。因此，在这些数据上进行训练不一定能产生良好的迁移学习结果。
2018-08-19 09:20
命名实体识别（NER）是信息抽取的一项基本任务，它的目的是识别文本片段中的实体及类型，如人名（PER），地名（LOC）和组织名（ORG）。命名实体识别在许多下游任务都有着广泛的应用，如实体链接和关系抽取。
2022-09-28 11:41
我们的模型中的卷积层使用隐性3×3滤波器，特征仅根据先前的输出符号计算。图为经过一层（深蓝色）和两层（浅蓝色）计算之后的感受野，以及正常3×3滤波器（灰色）的视野的隐藏部分。
2018-08-27 08:41
