1、输入数据的空间信息丢失。这里指的是RGB通道间的数据具有关联性，但是将其展开为1维向量输入全连接神经网络时，这些信息会丢失。并且像素点之间的空间关系也会丢失。...
时序连接序列(CTC)算法早期由Graves等人(2016)提出，用以训练循环神经网络(Cho 等，2014;Hochreiter 和Schmidhuber，1997)，并直接标记未分割的特征序列。CTC 算法在多个领域均证明了它的优异性能，例如语音识别(Graves 等，2013...
今天和大家分享一下自1998~2022年来，涌现出来的那些优秀的图像识别算法模型。
2014年论文《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report》提出R-CNN模型，即Regions with CNN features。这篇论文可以算是将CNN方法应用到目标检测问......
人工智能算法在过去几年极为火热，广泛应用于计算机视觉、语音识别、推荐算法以及智能机器人等领域；调研发现，工程师为了提高神经网络的准确度，一般采用更深层的神经网络，导致模型参数越来越多，该方法虽然能够极为快速、准确...
作者 | Holly Emblem 编译 | 黄楠编辑 | 陈彩娴在10月4日公布的2022年诺贝尔奖中，Alain Aspect 、John F. Clause 和 Anton Zeilinger 三位科学家凭借量子纠缠获得物理学奖项，引起了外界对量子研究领域的关注和讨论。其...
小模型的福音。1算力在制造业的落地第一个案例就是算力发展在制造业的体现。不论是手机还是电脑，各类电子设备都有一个非常重要的人机交互元件：屏幕。屏幕相关的产品线涵盖了TF T-LCD、AMOLED等一系列先进显示和传感器...
Flatten层: Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡,举例如下
卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层（INPUT-CONV-RELU-POOL-FC），是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络。CNN常用于图像的数据处理，常用的LenNet-5...
论文提出了一种计算效率极高的卷积神经网络结构——ShuffleNet，它是专门为计算能力有限的移动平台设计的。这个新结构用来两个新操作——逐渐群卷积(pointwise group convulution)和通道混洗(channel shuffle)在保障精...
