7 大类卷积神经网络（CNN）创新综述( 二 )
----7 大类卷积神经网络（CNN）创新综述//---- http://
----7 大类卷积神经网络（CNN）创新综述//---- http://
"multi_version":false
深度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络 ， 在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果 。 深度 CNN 架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表明 ， 创新的架构理念以及参数优化可以提高 CNN 在各种视觉相关任务上的性能 。 本综述将最近的 CNN 架构创新分为七个不同的类别 ， 分别基于空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道提升和注意力 。
推荐阅读
- 地下城与勇士|DNF：神话传送石进入尾声，哪些神话值得跨界？4大类型让你选
- 法术|梦幻西游新资料片，“东海渊”收人魔仙3族，连环击打12下！4大类新召唤兽有5个新技能！
- 人工智能和神经网络有什么联系与区别？
- ?微软提出Petridish，完美解决问题的神经网络？
- 神经元“隐藏”的运算能力被发现，或让 AI 神经网络再进化
- 求解三体问题快了1亿倍，新型神经网络问世
- 抖音6大类最受欢迎短视频创作内容，打造100W＋不再成问题
- 马斯克：已研发出＂深雨＂神经网络以改善自动雨刷系统
- 【海通金工】大类资产择时及行业月度观点（2019/10）
- 联想徐飞玉：深度神经网络对人类来说还是黑盒子