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卷积神经网络（ConvoluTIonal Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alte

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-crafte

CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型。图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构。一般而言，输入的字或者词用Word Embedding的方式表达，这样本来一

上一次我们用了单隐层的神经网络，效果还可以改善，这一次就使用CNN。卷积神经网络上图演示了卷积 *** 作LeNet-5式的卷积神经网络，是计算机视觉领域近期取得的巨大突破的核心。卷积层和之前的全连接层不同，

训练专项网络还记得我们在开始时丢弃的70％的培训数据吗？结果表明，如果我们想在Kaggle排行榜上获得一个有竞争力的得分，这是一个很糟糕的主意。在70％的数据和挑战的测试集中，我们的模型还有相当多特征

上个模型令人讨厌的地方是光训练就花了一个小时的时间，等结果并不是一个令人心情愉快的事情。这一部分，我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快！直觉上的解决办法是，开始训练时取一个较高的学习率，随着迭代次

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作者：郭冰清AMD 软件与 AI 产品市场经理作为广受青睐的 AI 加速开发平台，ViTIs AI 已发布全新版本，并于 6 月 15 日正式推出。我们一直期待 AI 在不同的工作负载和器件平台上发挥

来自复旦大学、上海市智能信息处理重点实验室和香港大学的研究者提出了一种基于 DINO 知识蒸馏架构的分层级联 Transformer (HCTransformer) 网络。小样本学习是指从非常少量的标

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在指令集和微结构方面，专用处理器用的技术基本上都是在通用处理器发展过程中探索过的东西。要说专用处理器设计最为特殊的地方，我个人认为应该是设计方法（方法学）和工具。专用处理器设计成功与否完全由目标应用来

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实现【卷积-池化-激活】代码，并分析总结 卷积计算过程： 在9 * 9的矩阵中每次取3 * 3的矩阵与卷积核进行运算，得到的结果依次构成一个新的7 * 7的矩阵&#x

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