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  1. niuB的网络反卷积技术

  2. 这是CVPR2010的牛人编写的基于matlab的图像反卷积网络技术的学习训练代码

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-24
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：qzm212422

  1. 讲CNN和 Transposed CNN的好文

  2. CNN，反卷积神经网络，deconvolutional network

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-10-26
    • 文件大小：858kb
    • 提供者：guotong1988

  1. Adaptive Deconvolutional Networks for Mid and High Level Feature Learning

  2. Adaptive Deconvolutional Networks for Mid and High Level Feature LearningAdaptive Deconvolutional Networks for Mid and High Level Feature LearningAdaptive Deconvolutional Networks for Mid and High Level Feature LearningAdaptive Deconvolutional Netwo

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-09-29
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：buwan86658

  1. 反卷积论文汇总

  2. 这个压缩包是小编在学习反卷积实现的时候参考的论文汇总，包括最经典的Deconvolutional Networks还有Adaptive Deconvolutional Networks for Mid and High Level Feature Learning以及Visualizing and Understanding Convolutional Networks三篇论文，可以很好的帮助理解深度学习中的反卷积操作原理和具体流程！！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-17
    • 文件大小：38mb
    • 提供者：qq_29893385

  1. 反卷积（卷积层的可视化）

  2. 反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工作所采纳比如：场景分割、生成模型等。其中反卷积（Deconvolution）也

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-12-14
    • 文件大小：667kb
    • 提供者：wang959512421

  1. 通过反转图像来理解深度图像

  2. 反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工作所采纳比如：场景分割、生成模型等。其中反卷积（Deconvolution）也

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-12-14
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：wang959512421

  1. TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的

  2. 今天来介绍一下Tensorflow里面的反卷积操作，网上反卷积的用法的介绍比较少，希望这篇教程可以帮助到各位 反卷积出自这篇论文：Deconvolutional Networks，有兴趣的同学自行了解 首先无论你如何理解反卷积，请时刻记住一点，反卷积操作是卷积的反向 如果你随时都记住上面强调的重点，那你基本就理解一大半了，接下来通过一些函数的介绍为大家强化这个观念 conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding=SAM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：92kb
    • 提供者：weixin_38742409