原文:【40】深度卷積神經網絡的發展史

為什么要探索發展史 實例分析 我們首先來看看一些卷積神經網絡的實例分析,為什么要看這些實例分析呢 上周我們講了基本構建,比如卷積層 池化層以及全連接層這些組件。 事實上,過去幾年計算機視覺研究中的大量研究都集中在如何把這些基本構件組合起來,形成有效的卷積神經網絡。 最直觀的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通過看別人的代碼來學習編程一樣,通過研究別人構建有效組件的案例是個不錯的辦法。實際上在計 ...

2020-02-27 20:19 0 748 推薦指數:

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卷積神經網絡發展史

本文主要總結整理一些經典的卷積神經網絡。 前言 本文主要總結從 LeNet-5 往后一些著名的「經典卷積神經網絡」。 縱觀 CNN 的發展歷程,在 LeNet-5 誕生之前,1962 年,加拿大神經科學家 Hubel 和 Wiesel 通過研究發現了貓的視覺中樞里 ...

Wed Jan 20 03:39:00 CST 2021 0 776
深度學習-卷積神經網絡發展-筆記

  CNN的開山之作是LeCun提出的LeNet-5,而其真正的爆發階段是2012年AlexNet取得ImageNet比賽的分類任務的冠軍,並且分類准確率遠遠超過利用傳統方法實現的分類結果,AlexNet之后,深度學習便一發不可收拾,分類准確率每年都被刷榜,下圖展示了模型的變化情況,隨着模型的變 ...

Fri Nov 15 04:50:00 CST 2019 0 330
深度學習之卷積神經網絡

,結點,單元,像素點,patch 局部感受野的大小 = 濾波器的大小 1、 引入   在人工神經網絡 ...

Mon Jul 20 05:17:00 CST 2015 2 8049
深度卷積神經網絡學習筆記(一)

1.卷積操作實質: 輸入圖像(input volume),在深度方向上由很多slice組成,對於其中一個slice,可以對應很多神經元,神經元的weight表現為卷積核的形式,即一個方形的濾波器(filter)(如3X3),這些神經元各自分別對應圖像中的某一個局部區域(local ...

Sun Jul 31 05:20:00 CST 2016 0 23613
深度學習——卷積神經網絡入門

傳統神經網絡:   是全連接形式,即樣本的每個特征屬性都通過所有的隱藏層節點映射,最后輸出數據。由於是全連接,所以計算極為復雜,且模型不易學習。 卷積神經網絡卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反饋神經網絡(傳統神經網絡 ...

Wed Feb 05 23:10:00 CST 2020 0 719
深度學習之 TensorFlow(四):卷積神經網絡

基礎概念:   卷積神經網絡(CNN):屬於人工神經網絡的一種,它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度,減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣,需要對數據進行特征提取和數據重建,可以直接將圖片作為網絡的輸入,自動提取特征,並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...

Thu May 10 05:14:00 CST 2018 2 1651
基於theano的深度卷積神經網絡

1.引言 卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks , CNN)受到視網膜上的細胞只對視野范圍內的部分區域敏感,這一部分區域稱為感受域(receptive field).卷積神經網絡正是采用了這種機制,每一個神經元只與一部分輸入相連接。 2.稀疏連接 CNNs ...

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