原文:神經網絡的發展歷史

神經網絡的發展歷史 先來在視覺上感受一下 深度學習 的地位。下圖是AI 機器學習和深度學習三個概念的一個關系圖。 AI的領域要相對較廣泛,機器學習是AI的一個子領域,而深度學習是機器學習領域中的一個子集。 深度學習算法最近變得越來越流行和越來越有用的算法,然而深度學習或者深度神經網絡的成功得益於層出不窮的神經網絡模型架構。這篇文章當中作者回顧了從 年開始,近 年來深度神經網絡的架構發展情況。 圖中 ...

2021-09-01 21:06 0 236 推薦指數:

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神經網絡發展歷程

LeNet5 LeNet5 誕生於 1994 年,是最早的卷積神經網絡之一,並且推動了深度學習領域的發展。自從 1988 年開始,在許多次成功的迭代后,這項由 Yann LeCun 完成的開拓性成果被命名為 LeNet5(參見:Gradient-Based Learning Applied ...

Thu Jan 17 04:51:00 CST 2019 0 2440
神經網絡歷史與缺點

歷史 人工神經網絡誕生於20世紀50年代,那時她叫感知機。 1969年,Marvin Minsky出版的《Perceptrons》將她打入了冷宮。 1974年,暗戀她的Paul Werbos在博士畢業論文中深刻分析了將BP算法運用於神經網絡方面的可能性 1986年,BP算法開始流行開來 ...

Tue Aug 08 01:48:00 CST 2017 0 1983
卷積神經網絡發展

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,Alex ...

Fri Nov 15 04:50:00 CST 2019 0 330
【40】深度卷積神經網絡發展

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 ...

Fri Feb 28 04:19:00 CST 2020 0 748
神經網絡搜索】神經網絡架構國內外發展現狀-NAS信息檢索

@ 目錄 [1] 信息檢索語言 [2] 信息檢索技術 [3] 信息檢索工具 [4] 信息檢索流程 [1] 信息檢索語言 信息檢索語言是用於描述信息系統中的信息的內容特征,常見的信息檢索語言包括分類語言和主題語言。就神經網絡架構搜索這個問題來說,最好選擇 ...

Sat May 29 00:14:00 CST 2021 0 203
BP神經網絡 [神經網絡 2]

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感謝原文作者! 1- M-P模型   按照生物神經元,我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單,以便於進行形式化表達,我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素,並把 ...

Fri May 22 22:52:00 CST 2015 0 2157
 
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