随笔分类 - 深度学习笔记
摘要:介绍 Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。 我们的一般印象当中,深度学习愈是深(复杂,参数多)愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层,后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到一定
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摘要:论文链接:https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf TCN(Temporal Convolutional Networks) TCN特点: + 可实现接收任意长度的输入序列作为输入,同时将其映射为等长的输出序列,这方面比较像RNN。 + 计算是layer wise的,
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摘要:CNN的基本结构包括两层: 特征提取层:每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来; 特征映射层:网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的s
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