利炳根

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发布时间:2017-07-30 09:47:30

卷积神经网络发展趋势。Perceptron(感知机),1957年,Frank Resenblatt提出,始祖。Neocognitron(神经认知机),多层级神经网络,日本科学家Kunihiko fukushima,20世纪80年代提出,一定程度视觉认知功能,启发卷积神经网络。LeNet-5,CNN之父,Yann LeCun,1997年提出,首次多层级联卷积结构,手写数字有效识别。2012年,Hi.........【阅读全文】

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发布时间:2017-07-29 00:28:46

ResNet(Residual Neural Network),微软研究院 Kaiming He等4名华人提出。通过Residual Unit训练152层深神经网络,ILSVRC 2015比赛冠军,3.57% top-5错误率,参数量比VGGNet低,效果非常突出。ResNet结构,极快加速超深神经网络训练,模型准确率非常大提升。Inception V4,Inception Module、ResNet结合。ResNet推广性好。.........【阅读全文】

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发布时间:2017-07-28 00:26:16

Google Inception Net,ILSVRC 2014比赛第一名。控制计算量、参数量,分类性能非常好。V1,top-5错误率6.67%,22层,15亿次浮点运算,500万参数(AlexNet 6000万)。V1降低参数量目的,参数越多模型越庞大,需数据量越大,高质量数据昂贵;参数越多,耗费计算资源越大。模型层数更深,表达能力更强,去除最后全连接层,用全局.........【阅读全文】

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发布时间:2017-07-28 00:25:37

VGGNet,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发,深度卷积神经网络。VGGNet反复堆叠3x3小型卷积核和2x2最大池化层,成功构筑16~19层深卷积神经网络。比state-of-the-art网络结构,错误率幅下降,取得ILSVRC 2014比赛分类第2名和定位第1名。拓展性强,迁移其他图片数据泛化性好。结构简.........【阅读全文】

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发布时间:2017-07-25 07:32:08

ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)分类比赛。AlexNet 2012年冠军(top-5错误率16.4%,额外数据15.3%,8层神经网络)。VGGNet 2014年亚军(top-5错误率7.3%,19层神经网络)。Google Inception 2014年冠军(top-5错误率6.7%,22层神经网络)。ResNet 2015年冠军(top-5错误率3.57%,152层神经网络)。人眼.........【阅读全文】

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