经典神经网络论文超详细解读（八）——ResNeXt学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言今天我们一起来学习何恺明大神的又一经典之作： ResNeXt（《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》）。这个网络可以被解释为 VGG、ResNet 和 Inception 的结合体，它通过重复多个bl...
经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言上一期文章中我们介绍了DenseNet，该网络核心在于每一个密集块中的每一层的输入都包含了前面的所有层，这些层通过在通道维度上进行拼接，从而一同作为下一层的输入。这在一定程度上缓解了梯度消失的问题，也由此可以构建更加深层次的神经网络。指路→经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习...
经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言上一篇我们介绍了ResNet：经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）ResNet通过短路连接，可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。今天我们要介绍的是 DenseNet(《D...
经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文是何恺明等大佬写的，在深度学习领域相当经典，在2016CVPR获得best paper。今天就让我们一起来学习一下吧！论文原文：https://arxiv.org/abs/1512.03385前情...
经典神经网络论文超详细解读（四）——InceptionV2-V3学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言上一篇我们介绍了Inception的原始版本和V1版本：经典神经网络论文超详细解读（三）——GoogLeNet学习笔记（翻译＋精读+代码复现） 这个结构在当时获得了第一名，备受关注。但InceptionV1是比较复杂的，于是作者潜力研究之后又推出了改进后的版本Incepti...
经典神经网络论文超详细解读（三）——GoogLeNet InceptionV1学习笔记（翻译＋精读+代码复现）
前言 在上一期中介绍了VGG，VGG在2014年ImageNet 中获得了定位任务第1名和分类任务第2名的好成绩，而今天要介绍的就是同年分类任务的第一名——GoogLeNet 。 作为2014年...
经典神经网络论文超详细解读（二）——VGGNet学习笔记（翻译＋精读）
前言 上一篇我们介绍了经典神经网络的开山力作——AlexNet：经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读） 在文章最后提及了深度对网络结果很重要。今天我们要读的这篇VGGNet（《Very Deep Convolutional Networks Fo...
经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）
本文将为大家介绍经典神经网络的开山力作——AlexNet（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）。文章包含论文原文翻译＋精读＋个人学习...
火爆网络的《神经网络与深度学习》，有人把它翻译成了中文版！
今天给大家介绍一本非常好的深度学习入门书籍，就是《Neural Network and Deep Learning》，中文译为《神经网络与深度学习》。这是一本解释人工神经网络和深度学习背后核心思想的免费在线书籍。书籍在线地址：http://neuralnetworksanddeeplearning....
谷歌神经网络翻译系统发布后，我们和Google Brain的工程师聊了聊
9 月 27 日，谷歌在 arXiv.org 上发表论文《Google`s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation》介绍谷歌的神经网络翻译系统（GNMT）后，「...
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