卷积神经网络上目前深度学习应用在图像处理和自然语言处理的非常具有代表性的神经网络，其经历了不断的优化发展，性能越来越强。在图像处理、计算机视觉领域的应用包括图像特征提取、目标分类、目标分割、目标识别等。相...

上一章我们通过学习线性回归例子入门了深度学习，同时也熟悉了PaddlePaddle的使用方式，那么我们在本章学习更有趣的知识点卷积神经网络。深度学习之所以那么流行，很大程度上是得益于它在计算机视觉上得到非常好的效果，而在...

寄语：本文梳理了深度学习知识体系，分为机器学习、神经网络和概率图模型，同时对机器学习算法类型、深度学习原理框架等进行了梳理，帮助大家更好地学习和入手深度学习。...

卷积网络 (convolutional network)(LeCun, 1989)，也叫做卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积神经网络主要包括：输入层(Input layer)、卷积层(c...

图像分类涉及到决定哪些输入的图像所属的类别，例如识别照片作为一个包含"apples"或"oranges"或"香蕉。" 图像分类的两种最常见方法是使用标准的深度神经网络 (DNN)，或使用卷积神经网络 (CNN)。在本文中我将介绍 DNN 方...

本文介绍的是CVPR2020 论文《Searching Central Difference Convolutional Networks for FaceAnti-spoofing》，作者来自明略科技。

在每个前向传播的函数中，在参数更新时会有一个反向传播过程；此外，在前向传播过程会缓存一个参数，用于在反向传播过程中计算梯度。

5月8日上午，旷视首席科学家、西交大人工智能学院院长孙剑博士在线做了一场“视觉计算的前沿进展”的报告，报告是由「信息技术新工科产学研联盟」主办的人工智能教育线上公开课。...

《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》，是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书，内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。本书的受众为对卷积神经网络和深度学习感兴趣的入门者，以及没有机器学习...

本文作者曹春水， 2013年获得中国科学技术大学本科学位。目前是中国科学技术大学与中国科学院自动化研究所联合培养的在读博士，将于2018年6月份博士毕业。主要研究方向是深度学习与计算机视觉，博士期间的工作分别被ICCV，AA...