本文是對劉昕博士的《CNN的近期進(jìn)展與實(shí)用技巧》的一個(gè)擴(kuò)充性資料。主要討論CNN的發(fā)展，并且引用劉昕博士的思路，對CNN的發(fā)展作一個(gè)更加詳細(xì)的介紹，將按下圖的CNN發(fā)展史進(jìn)行...
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【卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-進(jìn)化史】從LeNet到AlexNet -
GoogLeNet的心路歷程（一）
這一段時(shí)間擼了幾篇論文，當(dāng)我擼到GoogLeNet系列論文的時(shí)候，真是腦洞大開！GoogLeNet絕對可以稱為已公開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度之王！每當(dāng)我看到它那錯(cuò)綜復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)圖時(shí)，心...
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用筆一步步演示人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法——Jinkey 翻譯
背景 反向傳播訓(xùn)練（Backpropagation）一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的方法。網(wǎng)上并不缺少介紹反向傳播是如何工作的論文。但很少包括一個(gè)用實(shí)際數(shù)字的例子。這篇文章是我試圖解...
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看完整個(gè)過程我莫名其妙的冒出了四個(gè)字，前推回代。通俗的解釋推導(dǎo)過程梯度消失 CNN中采用Relu激活函數(shù)緩解梯度消失的問題，是一部分神經(jīng)元的輸出為0。LSTM
