文章 2024-05-14 来自:开发者社区

一文介绍CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 !!

前言 本文旨在介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。 1、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络CNN是...

一文介绍CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 !!
文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构(附完整代码 + 修改教程)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是反向残差块网络EMO,其的构成块iRMB在之前我已经发过了,同时进行了二次创新,本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO,所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中,再次形成二次创新,同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN架构,在开始之前给大家推荐一下我的专栏,本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复,以及融合改进,...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构(附完整代码 + 修改教程)

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文章 2023-06-20 来自:开发者社区

图解CNN十大算法架构

在深度学习应用中,算法主要分为三大类:用于影像图像数据进行分析处理的卷积神经网络(CNN)用于文本分析自然语言处理的递归神经网络(RNN)用于数据生成或非监督学习应用的生成对抗网络(GAN)随着技术的研究发展,基于这三大类传统算法,也不断衍生出不同的算法变体...

图解CNN十大算法架构
文章 2023-05-16 来自:开发者社区

解决CNN固有缺陷, CCNN凭借单一架构,实现多项SOTA

本文提出了迈向通用 CNN 架构:CCNN,可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大,但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制,才能发挥其作用。我们不禁会问,可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗?本文中,...

解决CNN固有缺陷, CCNN凭借单一架构,实现多项SOTA
文章 2023-05-16 来自:开发者社区

7 Papers & Radios | DeepMind伪代码详解Transformer;连续CNN架构实现多SOTA

本周重要论文包括 DeepMind 从头开始构建、用伪代码详解 Transformer 的新研究,以及用于任意分辨率、长度和维度数据的通用 CNN 架构——CCNN。目录:Face2Faceρ : Real-Time High-Resolution One-Shot Face Reenactment Formal Algorithms for Transformers...

7 Papers & Radios | DeepMind伪代码详解Transformer;连续CNN架构实现多SOTA
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(2)

Scaling 视觉 Transformer深度学习和规模是相关的。事实上,规模是很多 SOTA 实现的关键因素。在这项研究中,来自 Google Brain Research 的作者训练了一个稍微修改过的 ViT 模型,它有 20 亿个参数,并在 ImageNet 上达到了 90.45 % 的 top-1 准确率。这种过度参数化的一般化模...

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(2)
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(1)

Transformer 近年来已成为视觉领域的新晋霸主,这个来自 NLP 领域的模型架构在 CV 领域有哪些具体应用?。Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构,不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,还在计算机视觉(CV)领域做出了一些开创性的工作。与卷积...

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(1)
文章 2022-12-21 来自:开发者社区

2012到2020主要的CNN架构总结

卷积神经网络(CNN或ConvNet)是理解图像内容的最佳学习算法之一,并且在图像分割,分类,检测和检索相关任务中表现出出色的表现。 有许多公司,例如Google,Microsoft,AT&T,NEC和Facebook,已经建立了活跃的研究小组...

2012到2020主要的CNN架构总结
文章 2022-06-05 来自:开发者社区

深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)

作者:韩信子@ShowMeAI教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容前言卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计....

深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)
文章 2022-06-03 来自:开发者社区

深度学习与CV教程(9) | 典型CNN架构 (Alexnet,VGG,Googlenet,Resnet等)

作者:韩信子@ShowMeAI教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址:[http://www.showmeai.tech/article-detail/268](http://www.showmeai.tech/article-本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Visi....

深度学习与CV教程(9) | 典型CNN架构 (Alexnet,VGG,Googlenet,Resnet等)

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