CNN Architecture Design: From Deeper to Wider | 微软亚洲研究院报告
本报告由微软亚洲研究院主管研究员王井东主讲,深入探讨CNN架构设计从更深到更宽的发展趋势。内容涵盖ImageNet竞赛中的突破性进展、GPU加速下的网络优化策略,以及更宽网络在各类应用中的卓越表现。适合AI研究员、深度学习工程师、计算机视觉从业者及技术管理者阅读,帮助理解CNN设计的前沿方向与实战经验。
本报告由微软亚洲研究院主管研究员王井东主讲,深入探讨CNN架构设计从更深到更宽的发展趋势。内容涵盖ImageNet竞赛中的突破性进展、GPU加速下的网络优化策略,以及更宽网络在各类应用中的卓越表现。适合AI研究员、深度学习工程师、计算机视觉从业者及技术管理者阅读,帮助理解CNN设计的前沿方向与实战经验。
本报告由微软亚洲研究院主管研究员王井东主讲,深入探讨CNN架构设计从更深到更宽的发展趋势。内容涵盖ImageNet竞赛中的突破性进展、GPU加速下的网络优化策略,以及更宽网络在各类应用中的卓越表现。适合AI研究员、深度学习工程师、计算机视觉从业者及技术管理者阅读,帮助理解CNN设计的前沿方向与实战经验。
本报告由微软亚洲研究院主管研究员王井东主讲,深入探讨CNN架构设计从更深到更宽的发展趋势。内容涵盖ImageNet竞赛中的突破性进展、GPU加速下的网络优化策略,以及更宽网络在各类应用中的卓越表现。适合AI研究员、深度学习工程师、计算机视觉从业者及技术管理者阅读,帮助理解CNN设计的前沿方向与实战经验。核心数据:ImageNet;GPU加速;更宽网络。
本报告由微软亚洲研究院发布,发布于 2017 年。
覆盖 2017 年,全文约 65。
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适合AI研究员、深度学习工程师、计算机视觉从业者、技术管理者等读者参考。
重点分析了互联网、Architecture、Design、Deeper等议题。