1.1论文YoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的ngram），从而能够更好地...

FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。FLOPs：注意s小写，是floatingpointoperations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。网上...

参考：http://dataunion.org/11692.html    20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（ConvolutionalNeur...

tf.nn.conv2d这个函数的功能是：给定4维的input和filter，计算出一个2维的卷积结果。函数的定义为：defconv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None):input：待卷积的数据...

什么是ConvolutionalNeuralNetwork（卷积神经网络）？　　最早应该是LeCun(1998)年论文提出，其结果如下：运用于手写数字识别。详细就不介绍，可参考zouxy09的专栏，主要关注convolution、pooling，个人理解是这样的，convolution是做特征检测，得到多个featur...

什么是卷积神经网络 　　卷积神经网络是一种特殊的、简化的深层神经网络模型，它的每个卷积层都是由多个卷积滤波器组成。它最先由lecun在LeNet[40]中提出，网络结构如下图所示。在cnn中，图像的一小部分（局部感受区域）作为层级结构的最低层的输入，信息再依次传输到不同的层，每层通过多个卷积滤波器去获得观测数...

SRCNN（超分辨率卷积神经网络）网络结构   l Conv1:f1=9*9activation=‘relu’l Conv2:f2=1*1activation=‘relu’ #为了非线性映射增强非线性l ...

 导语：MaskR-CNN是FasterR-CNN的扩展形式，能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码。对Facebook而言，想要提高用户体验，就得在图像识别上做足功夫。雷锋网此前报道《Facebook AML实验室负责人：将AI技术落地的N种方法》（上 ，...

2017年05月01日13:28:21 cxmscb 阅读数151413更多分类专栏： 机器学习 深度学习 机器学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC4.0BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https:...