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极深ConvNet在对象识别中的应用 深度人脸[Taigman et al. CVPR 2014]: 对准, 度量学习 深度学习存在的问题是什么? 深度学习缺少理论 但在以太网上交流特征信息限制系统性能 接下来,两个重要事件:

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立即博娱乐城会员开户 LeCun 谈深度学习技术局限及发展 157PPT ...第一个真正意义的深度卷积网络在贝尔实验室诞生 [LeCun et al 89] 用反向传播训练 数据:USPS 邮编号—7300 训练样本,2000测试样本 基于步长的卷积,不具备分离池化/采样层 池化层分离的卷积网络 卷积网络 (Vi

立即博娱乐城会员开户 LeCun 谈深度学习技术局限及发展 157PPT ...能量最小化论证(结构化预测:structured prediction++) ·深度学习系统能被组装为能量模型,又名因子图 ·推理过程是能量最小化过程或自由能量最小化(边缘化) 基于能量的学习[LeCun et al. 2006]:按所需输出的

立即博娱乐城会员开户 LeCun 谈深度学习技术局限及发展 157PPT ...接下来,两个重要事件: ImageNet数据集诞生[Fei-Fei et al. 2012],有1200万的训练样本,分类在1000个目录里; 快速图像处理单元(GPU):处理速度达到每秒1万亿次操作 极深ConvNet在对象识别中的应用

立即博娱乐城会员开户 LeCun 谈深度学习技术局限及发展 157PPT ...用 Thought vector 表示世界 ·每一个对象,概念,或"想法(Thought)"能被表示成一个向量 ·推理的过程在于对thought vector的操纵 ·记忆存储thought vectors:例子:MemNN(记忆神经网络)

立即博娱乐城会员开户 LeCun 谈深度学习技术局限及发展 157PPT ...ConvNet 对一个窗口中的像素进行处理,并标记该窗口的中心像素. 使用一种条件随机域的方法进行噪音像素清理. 连接组学的三维版本. ConvNet在长距离适应性机器人视觉中的应用. 用卷积网络建模长距离视觉. 卷积网络体系结构

立即博娱乐城会员开户 LeCun 谈深度学习技术局限及发展 157PPT ...多字符识别 【Matan et al 1992】 SDNN空间移位神经网络 也被称为复制的卷积网络或 ConvNet ——问题:我们能否称其为完全卷积网络? 不存在完全连接层 它们实际上是具有1*1卷积内核的卷积层 多字符识别:集成

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立即博娱乐城会员开户 LeCun 谈深度学习技术局限及发展 157PPT ...建立在深度卷积网络上的'Deformable part model' [Driancourt, Bottou 1991] 具有可训练灵活单词模板的口语单词识别方法; 是第一个建立在深度学习上的结构化预测的例子. 具有灵活单词模型的单词层级训练:

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