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学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）今天我们继续来学习一种新的网络SENet（《Squeeze-and-E....
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(《Densely connected convolutional networks》) 模型，它的基本思路与ResNet一致，但是在参数和计算成本更少的情形下....
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前情回顾：经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）经典神经网络论文超详....
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block（如在 VGG 中）块组成，每个block块聚合了多种转换（如 Inception），同时考虑到跨层连....
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ImageNet比赛冠军，GoogLeNet 比VGG更深的网络，比AlexNet少了12倍参数，但更加精准....
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＋个人学习总结。 研一萌新，第一次发文，不足之处多多包涵啦~ 论文原文：ht....
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