卷积神经网络结构的演变
演变历程
网络加深
增强卷积功能模块
从分类任务到检测任务
增加新的功能单元
二者结合,网络加深+收敛加速Dense,Net
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2023-11-01 17:25:55
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导语卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部
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2023-11-24 22:56:58
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4.典型卷积神经网络4.1 简介现有卷积神经网络分类：基于空间、深度、多路、宽度、特征通道、注意力等结构； 常见的卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet、DenseNet、SENet等；4.2 LeNetLeNet由Yann LeCun在1998年提出，是最早出现的第一代卷积神经网络；网络结构：输入图像：单通道的大小的图像，矩阵表示；第一个卷积层c
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2023-12-11 10:19:07
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AlexNet主要使用到的新技术如下：a) 成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证了其在较深网络中的有效性，解决了Sigmod在网络较深时的梯度弥散问题。b) 训练时在最后几个全连接层使用Dropout随机忽略一部分神经元以避免模型过拟合， c) 使用重叠的最大池化。AlexNet全部使用最大池化，避免平均池化的模糊效果；并提出让步长比池化核的尺寸小，这样池化层的输出之间会有重叠覆盖，特升了
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2023-10-27 02:43:35
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目录LeNet-5AlexNetVGGGoogLeNetStack more layersLeNet-528*28Subsampling 并不是maxpooling 隔行采样或隔点采样--》没有参数AlexNet很多的创新Max pooling 引入 ReLu之前是sigmod或---Dropout操作VGG发明六种
原创
2021-11-11 10:25:13
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卷积层的原理和优点 在普通的全连接神经网络基础上，加上了卷积层，卷积层可以把低级别的特征逐步提取成为高级别特征的能力，是实现图像识别、语音识别等人工智能应用的基本原理。所以，由于卷积层这个能自主从原始的数据开始逐步发现特征并最终解决问题的能力，所以卷积层特别适合处理像图片、视频、音频、语音文字等这些相互间位置有一定关系的数据。 卷积神经网络入门案例-数字图像识别作为这本书中的一个最简单
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2023-08-04 16:43:51
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本文由机器之心编辑，“机器之心”专注生产人工智能专业性内容，适合开发者和从业者阅读参考。日前，CVPR 2017获奖论文公布，其中一篇最佳论文为康奈尔大学、清华大学、Facebook FAIR 实验室合著的《Densely Connected Convolutional Networks》。在这篇文章中，Momenta 高级研发工程师胡杰对这篇文章进行了解读。此文为该系列专栏的第三篇。 近几年来
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2024-01-06 20:49:34
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文章目录CNN组件CNN架构padding填白pooling池化计算卷积输出大小、参数量和计算量参数量感受野（
R
e
c
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2023-10-12 13:26:13
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# 实现卷积神经网络的经典论文
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何实现卷积神经网络(CNN)的经典论文。首先，让我们通过一个流程图来概括整个过程。
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[网络架构设计]
B --> C[训练网络]
C --> D[测试网络]
D --> E[评估性能]
```
## 数据准备
在这个
原创
2023-11-20 15:44:08
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# 实现卷积神经网络经典论文
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现卷积神经网络经典论文。在开始之前，我们先来了解整个实现的流程。下面是一个简单的表格展示了实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 数据准备 |
| 2. | 构建卷积神经网络模型 |
| 3. | 模型训练 |
| 4. | 模型评估和优化 |
| 5. | 模型预测
原创
2024-01-09 09:50:56
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其实这些年的CNN其实一直在尝试各种卷积的组合，从深度、宽度、注意力机制、各种Block组合形式上作文章，和传统机器学习
原创
2024-08-07 13:38:34
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Lenet，1986年Alexnet，2012年GoogleNet，2014年VGG，2014年Deep Residual Learning，2015年 Lenet就从Lenet说起，可以看下caffe中lenet的配置文件，可以试着理解每一层的大小，和各种参数。由两个卷积层，两个池化层，以及两个全连接层组成。 卷积都是5*5的模板，stride=1，池化都是MAX。下图是一个类似的结构，可以帮助
原创
2023-06-25 10:18:44
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背景2012年，Hinton的学生Alex Krizhevsky借助深度学习相关理论提出了深度卷积网络模型AlexNet.在2012年ILSVRC竞赛中取得top-5错误率为15.3%，并取得大赛第一名。和LeNet-5模型相比，AlexNet算是它的一个宽泛的版本。 AlexNet的结构如上图所示，共包含了8个学习层——5个卷积层与3个全连接层，相比于之前的LeNet-5网络，Alex
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2023-11-27 09:57:55
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2.3 经典卷积神经网络的结构上一节我们讲了神经网络的结构以及网络的工作原理，本节将讲述一些优秀的卷积神经网络结构以及一些常用的网络改进方法。2012年到2015年是深度学习快速发展的四年，先后出现了以AlexNet、VGGNet、Google InceptionNet和ResNet为代表的经典卷积神经网络。它们分别在相应年份获得了ILSVRC大赛中分类项目的冠军。以上四种经典的网络结构以其巧妙的
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2024-01-03 23:14:18
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ChannelNets论文地址：https://arxiv.org/abs/1809.01330摘要： 卷积神经网络（CNN）在解决各种人工智能任务方面表现出了巨大的能力。然而，不断增长的模型尺寸时它们难以在资源有限的应用中使用。这篇论文提出使用 channel-wise convolutions 来压缩深度模型，在CNN中用稀疏连接替换特征图之间的密集连接，基于此操作，该研究构建了轻量级的CNN
参与：Panda
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。2018年3月，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了论文《What Do We Understand About Convolutional Networks?》，对卷积网络的技术基础、组成模块、
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2023-10-12 13:43:41
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一、卷积神经网络卷积神经网络包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层通常把神经网络的隐藏层分为 卷积层和池化层二、卷积层块一般包括：卷积层+激活函数+汇聚层（池化层，又叫下采样层）三、概念及作用1）卷积层（Convolutional layer）通过卷积操作（线性操作，即在原始图像上平移）对输入图像进行降维和特征提取如图所示，卷积层实际上，就是按照模板（卷积核）的样子扫描原始图像，图像的
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2023-08-26 12:55:16
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导语卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本集对经典卷积神经网络进行讲解。本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄
原创
2020-12-25 19:36:03
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4种经典的卷积神经网络，AlexNet（8），
原创
2022-10-13 09:45:55
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卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构，包括：卷积（Convolution）池化（pooling）ReLU激活函数批归一化（Batch Normalization）丢弃法（Dropout） 说明：在卷积神经网络中，计算范围是在像素点的空间邻域内进行的，卷积核参数的数目也远小于全连接层。卷积核本身与输入图片大小无关，它代表了对空间邻域内某种特征模式的提取。比如，有些卷积核提取物
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2023-08-13 19:44:53
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