导语:新一批论文,让你对深度学习在自然语言处理以及对象检测领域的运用有个清晰的了解。

雷锋网曾编译了《干货分享|深度学习零基础进阶大法!》系列,相信读者一定对深度学习的历史有了一个基本了解,其基本的模型架构(cnn/rnn/lst

导语:卷积神经网络是一种前馈神经网络,本文是yannlecun对于其发展及应用的演讲介绍ppt。本文联合编译:blake、高斐

雷锋网注:卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork)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单元,对于大型图像处理有出色表现。yann lecun出生在法国,曾在多伦多大学跟随深度学习鼻祖geoffreyhinton进行博士后研究。早在20世纪80年代末,yann lecun就作为贝尔实验室的研究员提出了卷积网络技术,并展示如何使用它来大幅度提高手写识别能力。上世纪末本世纪初,当神经网络失宠时yann lecun是少数几名一直坚持的科学家之一。他于2003年成为纽约大学教授,并从此引领了深度学习的发展,目前任职于facebookfair实验室。本文是yann lecun对于卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork)的演讲介绍ppt。yannlecun(信息学与计算机科学)(2015-2016)

convnets尝试过程首个卷积神经网络模型(多伦多大学)(lecun88,89)

共320个运用反向传播算法训练的实例

带有步幅的卷积(子样本)

紧密相连的池化过程在贝尔实验室建立的首个“真实”卷积神经网络模型(lecunetal89)

运用反向传播算法进行训练

usps编码数字:7300次训练,2000次测试

带有步幅的卷积

紧密相连的池化过程卷积神经网络(vintage1990)

滤波-双曲正切——池化——滤波-双曲正切——池化

多重卷积网络卷积神经网络的结构卷积神经网络的卷积运算过程大致如下:

输入图像通过三个可训练的滤波器组进行非线性卷积,卷积后在每一层产生特征映射图,然后特征映射图中每组的四个像素在进行求和、加权值、加偏置,在此过程中这些像素在池化层被池化,最终得到输出值。卷积神经网络的整体结构:

归一化——滤波器组——非线性计算——池化

归一化:图像白化处理的变形(可选择性)

减法运算:平均去除,高通滤波器进行滤波处理

 除法运算:局部对比规范化,方差归一化

滤波器组:维度拓展,映射

非线性:稀疏化,饱和,侧抑制

精馏,成分明智收缩,双曲正切等

池化:空间或特征类型的聚合

最大化,lp范数,对数概率lenet5

卷积神经网络简化模型

mnist (lecun1998)

阶段1:滤波器组——挤压——最大池化

阶段2:滤波器组——挤压——最大池化

阶段3:标准2层mlp多特征识别(matanetal1992)

每一层都是一个卷积层

    单一特征识别器——sdnn滑动窗口卷积神经网络+加权有限状态机卷积神经网络的应用范围

信号以(多维度)数组的形式出现

具有很强局部关联性的信号

特征能够在任何位置出现的信号

目标物不因翻译或扭曲而变化的信号___lin。

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导语:如何从机器学习菜鸟华丽转变为大神?如果你对机器学习抱有好奇又心存敬畏,不妨看看这篇文章。编者按:去年,perharaldborgen 写了一篇名为《为期一周的机器学习研究》的文章,讲述了他如何通过五天的努力开启机器学习之旅。

接下来你看到的是此文的后续,perharaldborg

导语:它们各自有哪些优缺点?在上期的谷歌、微软、openai等巨头的七大机器学习开源项目看这篇就够了,我们盘点了tensorflow,cntk,systemml,deepmindlab等各大互联网巨头的开源平台。本期,雷锋网将