卷积神经网络是如何实现不变性特征提取的？ / 开普饭

重磅干货,第一时间送达最早的卷积神经网络是Alexander Waibel在1987[5]年提出的延时神经网络(TDNN).TDNN是一种应用于语音识别问题的卷积神经网络.它使用FFT预处理的语音信 ...

言有三毕业于中国科学院,计算机视觉方向从业者,有三工作室等创始人作者 | 言有三编辑 | 言有三没有一个经典的发现会是突然之间横空出世,它总是需要一些积淀. 提起卷积神经网络,我们总会从LeN ...

无监督图像分类问题是图像分类领域一项极具挑战的研究课题,本文介绍了无监督图像分类算法的发展现状,供大家参考学习. 作者 | 郭冰洋编辑 | 言有三 1 简介近年来,深度学习在图像识别领域取得了前所 ...

作者丨正蜀黍编辑丨极市平台极市导读本文聚焦于归纳和总结数字图像篡改被动检测方法,对基于特征提取和基于卷积神经网络的两类篡改检测方法进行全面论述,分析其中不足与问题,并讨论了数字图像篡改被动检测技 ...

刚在学习深度学习的时候,对卷积神经网络还比较模糊,后来发现一位黄海广老师的卷积神经网络课件,带很多动画,把卷积神经网络讲得很清楚.值得推荐. 文末提供原版的ppt的下载方式,ppt效果见下图: 下载方 ...

在信号处理中,有时需要测量信号某些特征(例如峰)之间的水平距离. 一个很好的例子就是解释心电图(ECG),这在很大程度上取决于测量距离. 我们将考虑下图中只有两个峰的平滑信号的一个样例. 解决这个问题 ...

在深度学习的知识宝库中,除了前面文章中介绍的RNN,还有一个重要的分支:卷积神经网络(CNN),其广泛应用于视觉,视频等二维或者多维的图像领域.卷积网络具有深度,可并行等多种特性,这种技术是否可以应用 ...

转载于 :极市平台作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉等领域上取得了当前最好的效果. 1998 年,Yann L ...

编者按: 深度学习算法已被证明是图像与视频处理的强大工具,广泛应用于国防安全之中.在海洋环境中,光电传感器数据与人类智能技术的融合对于应对安全问题具有重要作用.例如,态势感知可以通过一个自动系统来增强 ...

作者:刘芳编审:王新凯.寇建超排版:王落尘作为对人类健康造成最重大威胁的疾病之一,癌症一直是各国科学家们重点研究的对象.据世界卫生组织国际癌症研究署(IAR)发布的全球最新癌症预估数据显示,20 ...

关于CNN, 第1部分:卷积神经网络的介绍 CNN是什么?:它们如何工作,以及如何在Python中从头开始构建一个CNN. 在过去的几年里,卷积神经网络(CNN)引起了人们的广泛关注,尤其是因为它彻底 ...

一直以来,为让大家更好地了解学界业界优秀的论文和工作,极市已邀请了超过90位技术大咖嘉宾,并完成了77期极市线上直播分享.往期分享请前往bbs.cvmart.net/topics/149或直接阅读原文 ...

卷积神经网络是如何实现不变性特征提取的？