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对 AlexNet 在医学图像分类中的综述
近年来，深度学习的快速发展在医学图像分类领域有着广泛应用。神经网络模型的各种变体具有不断增强的性能，并且它们中存在一些共同点：试图缓解过拟合、改善泛化能力、避免梯度消失和梯度爆炸等。AlexNet 首次利用 dropout 技术来缓解过拟合
PDF8 months ago
ICML揭示深度学习模型在近影区太阳耀斑预测中的潜力
通过使用迁移学习训练深度学习模型并基于真实技能统计（TSS）、Heidke 评分（HSS）和召回得分，评估这项研究在预测具有 24 小时预测窗口的 M 级太阳耀斑方面的性能，特别关注于常常被忽视的近边区域（太阳盘的 ±70° 之外）的耀斑事
PDF9 months ago
大规模音频分类的 CNN 结构
本文介绍了使用几种不同的卷积神经网络对音频进行分类，发现在大型数据集上运用图像分类中的卷积神经网络架构对于音频分类也十分有效，使用嵌入分类器的模型对音频事件检测的任务表现优于对原始特征的直接使用。
PDF8 years ago
用于物体实例检测的多视角 RGB-D 数据集
介绍了一个新的多视角 RGB-D 数据集，用于目标检测和识别，包括多个识别基准和 AlexNet 模型，证明了该数据集比 Washington RGB-D Scenes 数据集更具挑战性。
PDF8 years ago
计算机视觉深度卷积神经网络分类
该研究论文探讨了计算机视觉问题中使用深度学习技术的发展趋势，着重介绍了卷积神经网络（CNNs）及其应用，帮助初学者了解何种深度网络适用于计算机视觉问题。
PDF8 years ago
高分辨率图像的高效目标检测
本文介绍了一种结合两种方法的物体检测算法，以有效地检测高分辨率图像中的小物体，主要利用了深度学习中的特征提取模型 AlexNet。
PDF9 years ago
使用分组脑损伤快速卷积神经网络
通过添加组稀疏正则化的标准训练过程，对卷积内核进行分组裁剪，使卷积操作可以转化为稀疏矩阵乘法，从而实现卷积层加速，且对 AlexNet 进行测试表明该方法具有极具竞争力的性能。
PDF9 years ago
ICLR基于 Theano 的多 GPU 大规模视觉识别
本文介绍了一个基于 Theano 实现的 AlexNet，并实现了数据并行性在多 GPU 上运行。在用 2 个 GPU 运行该模型时，性能相当于 Caffe 库在 1 个 GPU 上运行。这是迄今为止第一个开源的基于 Python 的 Al
PDF10 years ago