原文:【40】深度卷积神经网络的发展史

为什么要探索发展史 实例分析 我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析,为什么要看这些实例分析呢 上周我们讲了基本构建,比如卷积层 池化层以及全连接层这些组件。 事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络。 最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法。实际上在计 ...

2020-02-27 20:19 0 748 推荐指数:

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卷积神经网络发展史

本文主要总结整理一些经典的卷积神经网络。 前言 本文主要总结从 LeNet-5 往后一些著名的「经典卷积神经网络」。 纵观 CNN 的发展历程,在 LeNet-5 诞生之前,1962 年,加拿大神经科学家 Hubel 和 Wiesel 通过研究发现了猫的视觉中枢里 ...

Wed Jan 20 03:39:00 CST 2021 0 776
深度学习-卷积神经网络发展-笔记

  CNN的开山之作是LeCun提出的LeNet-5,而其真正的爆发阶段是2012年AlexNet取得ImageNet比赛的分类任务的冠军,并且分类准确率远远超过利用传统方法实现的分类结果,AlexNet之后,深度学习便一发不可收拾,分类准确率每年都被刷榜,下图展示了模型的变化情况,随着模型的变 ...

Fri Nov 15 04:50:00 CST 2019 0 330
深度学习之卷积神经网络

,结点,单元,像素点,patch 局部感受野的大小 = 滤波器的大小 1、 引入   在人工神经网络 ...

Mon Jul 20 05:17:00 CST 2015 2 8049
深度卷积神经网络学习笔记(一)

1.卷积操作实质: 输入图像(input volume),在深度方向上由很多slice组成,对于其中一个slice,可以对应很多神经元,神经元的weight表现为卷积核的形式,即一个方形的滤波器(filter)(如3X3),这些神经元各自分别对应图像中的某一个局部区域(local ...

Sun Jul 31 05:20:00 CST 2016 0 23613
深度学习——卷积神经网络入门

传统神经网络:   是全连接形式,即样本的每个特征属性都通过所有的隐藏层节点映射,最后输出数据。由于是全连接,所以计算极为复杂,且模型不易学习。 卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络 ...

Wed Feb 05 23:10:00 CST 2020 0 719
深度学习之 TensorFlow(四):卷积神经网络

基础概念:   卷积神经网络(CNN):属于人工神经网络的一种,它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样,需要对数据进行特征提取和数据重建,可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别 ...

Thu May 10 05:14:00 CST 2018 2 1651
基于theano的深度卷积神经网络

1.引言 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks , CNN)受到视网膜上的细胞只对视野范围内的部分区域敏感,这一部分区域称为感受域(receptive field).卷积神经网络正是采用了这种机制,每一个神经元只与一部分输入相连接。 2.稀疏连接 CNNs ...

Tue Apr 28 09:25:00 CST 2015 0 3636
 
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