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早期成果卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最廣泛的一種，在機(jī)器視覺(jué)的很多問(wèn)題上都取得了當(dāng)前較好的效果，另外它在自然語(yǔ)言處理，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域也有成功的應(yīng)用。第一個(gè)真正意義上的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由LeCun在1989年提出[1]，后來(lái)進(jìn)行了改進(jìn)，它被用于手寫(xiě)字符的識(shí)別，是當(dāng)前各種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鼻祖。接下來(lái)我們介紹LeCun在早期提出的3種卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。?文獻(xiàn)[1]的網(wǎng)絡(luò)由卷積層和全連接層構(gòu)成，網(wǎng)絡(luò)...
摘要：近日，來(lái)自華盛頓大學(xué)的和提出的版本。而那些評(píng)分較高的區(qū)域就可以視為檢測(cè)結(jié)果。此外，相對(duì)于其它目標(biāo)檢測(cè)方法，我們使用了完全不同的方法。從圖中可以看出準(zhǔn)確率高，速度也快。對(duì)于的圖像，可以達(dá)到的檢測(cè)速度，獲得的性能，與的準(zhǔn)確率相當(dāng)?shù)撬俣瓤毂丁?近日，來(lái)自華盛頓大學(xué)的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 提出 YOLO 的版本 YOLOv3。通過(guò)在 YOLO 中加入設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)的變...
摘要：信息瓶頸理論由耶路撒冷希伯來(lái)大學(xué)的計(jì)算機(jī)與神經(jīng)科學(xué)家等人提出。與我取得聯(lián)系并分享了一篇已提交盲審的論文，論文作者對(duì)信息瓶頸理論的一些發(fā)現(xiàn)作了批判性分析。這是一個(gè)重要更新，指出了信息瓶頸理論的一些局限性。 「信息瓶頸」（Information Bottleneck）理論由耶路撒冷希伯來(lái)大學(xué)的計(jì)算機(jī)與神經(jīng)科學(xué)家 Naftali Tishby 等人提出。該研究有望最終打開(kāi)深度學(xué)習(xí)的黑箱，并解釋人腦...
