I detta dokument föreslår vi en djup neural nätverk arkitektur för objektigenkänning baserad på återkommande neurala nätverk. Det föreslagna nätverket, som kallas ReNet, ersätter det allestädes närvarande konvolution+pooling skiktet av det djupa konvolutionella neurala nätverket med fyra återkommande neurala nätverk som sveper horisontellt och vertikalt i båda riktningarna över bilden. Vi utvärderar det föreslagna ReNet på tre allmänt använda referensdataset; MNIST, CIFAR-10 och SVHN. Resultatet tyder på att ReNet är ett livskraftigt alternativ till det djupa konvolutionella neurala nätverket, och att ytterligare utredning behövs.
Visin m.fl. REF föreslog ReNet-modellen där fyra återkommande neurala nätverk svepte horisontellt och vertikalt i båda riktningarna över bilden för att lära sig kontextfunktioner för bildklassificering.
ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}