在用全连接做手写数字识别的时候，准确率有97%了，但是还是会出现一些测试图片没有预测对，出来更好的去优化参数，现在就直接改进神经网络的模型，用cnn去训练数据。...

近期垃圾分类成为了一个热门话题，原来直接一次性扔掉的垃圾，现在都需要分门别类进行投放。从今年7月1日起，新的《上海市生活垃圾管理条例》正式开始施行，号称史上最严的垃圾分类就要来了。我们以后在扔垃圾前都要先将垃圾...

计算机视觉的底层，图像处理，根本上讲是基于一定假设条件下的信号重建。这个重建不是3-D结构重建，是指恢复信号的原始信息，比如去噪声。这本身是一个逆问题，所以没有约束或者假设条件是无解的，比如去噪最常见的假设就是高斯...

卷积神经网络最早是主要用来处理图像信息。如果用全连接前馈网络来处理图像时，会存在以下两个问题：

而这也使得人工智能芯片领域近几年来逐渐成了群雄逐鹿的重要“战场”，包括英特尔、谷歌、华为等在国内外各大科技巨头，及AI初创芯片公司不断涌入。...

我们提出YOLO，一种新的目标检测方法。以前的目标检测是用分类的方式来检测，而我们将目标检测定义成回归问题，从空间上分隔出边界框和相关的类别概率。这是一个简洁的神经网络，看一次全图后，就能直接从全图预测目标的边界框...

从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。...

本文要介绍的是一份长约 80 页的学习笔记，旨在总结机器学习的一系列基本概念（如梯度下降、反向传播等），不同的机器学习算法和流行模型，以及一些作者在实践中学到的技巧和经验。...

ZFNet出自论文《 Visualizing and Understanding Convolutional Networks》，作者Matthew D. Zeiler和Rob Fergus——显然ZFNet是以两位作者名字的首字母命名的，截止20190911，论文引用量为4207。ZFNet通常被认为是ILSVRC ...

在普通神经网络中，每个神经元都和临近层的所有神经元相连接，这称为全连接(full-connected).