卷积神经网络-可变形卷积
如何有效地对几何图形的变化进行建模一直是一个挑战，大体上有两种处理方法：（1）构建一个包含各种变化的数据集，其本质是数据扩增（2）使用具有形变不变性的特征和算法（如SIFT）。
Qualcomm 卷积神经网络时间：2020-07-10 14:06:53
卷积神经网络-空洞卷积
空洞卷积（atrous convolutions）又名扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。
Qualcomm 卷积网络时间：2020-07-07 10:17:01
卷积神经网络-可形变卷积
如何有效地对几何图形的变化进行建模一直是一个挑战，大体上有两种处理方法：（1）构建一个包含各种变化的数据集，其本质是数据扩增（2）使用具有形变不变性的特征和算法（如SIFT）。
CPU Qualcomm OpenGL时间：2020-06-27 15:47:00
卷积神经网络-时序卷积
时序问题的建模大家一般习惯性的采用循环神经网络（RNN）来建模，这是因为RNN天生的循环自回归的结构是对时间序列的很好的表示。
CPU Qualcomm OpenGL时间：2020-06-27 15:36:57
卷积神经网络卷积核概述
卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。
Qualcomm NB-IoT 卷积核时间：2020-06-18 20:40:31
卷积神经网络（CNN）中的卷积和池化
在这里分别介绍一下卷积层、池化层、填充这三个在卷积神经网络中非常基础且常用的技术，同时还会以tensorflow为例讲一下这几个函数参数的含义以及该怎么使用。
CPU Qualcomm OpenGL 神经网络时间：2020-06-18 20:39:24
卷积神经网络发展历程
经典的LeNet诞生于1998年。然而之后CNN的锋芒开始被SVM等手工设计的特征盖过。随着ReLU和dropout的提出，以及GPU和大数据带来的历史机遇，CNN在2012年迎来了历史突破–AlexNet，从此CNN呈现爆炸式发展。
Qualcomm OpenGL时间：2020-06-18 20:38:00
深度学习卷积概述(1)
卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。在这篇文章中，我们将分解卷积操作的机制，逐步将其与标准神经网络联系起来，探索它们是如何建立起强大的视觉层次结构，并最终成为强大的图像特征提取器的。
CPU Qualcomm OpenGL时间：2020-06-11 09:56:01
B-P反向传播网络算法的R实现(1)
在R中，B-P反向传播网络算法的实现主要集中在neuralnet和nnet这两个包中，首先我们先来学习使用neuralnet包。
Qualcomm OpenGL时间：2020-06-04 10:24:23
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5月27日
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