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.
Den nyligen föreslagna ReNet arkitekturen är ett skalbart alternativ till CNNs för bildigenkänning REF.
ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}