一、LeNet-5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下： LeNet-5图中的 subsampling，即“亚采样”，就是我们前面说的pooling，因为pooling其实就是对原图像进行采样的一个过程。它总
本文主要介绍 CNN 模型复杂度的分析，通常来说模型复杂度一般我们关注：1）时间复杂度：模型训练和推理速度；2）占用 GPU 大小。 模型训练和推理速度模型的训练和推理速度由“运算量”决定，即 FLOPs，“运算量”代表模型的时间复杂度。FLOPs 越大，模型训练和推理越慢，对于 CNN，每个卷积层运算量如下： $$\mathtt{FLOPs=[(C_i
LSTM:长短记忆神经网络——通常称作LSTM，是一种特殊的RNN，能够学习长的依赖关系。 他们由Hochreiter＆Schmidhuber引入，并被许多人进行了改进和普及。他们在各种各样的问题上工作的非常好，现在被广泛使用。LSTM是为了避免长依赖问题而精心设计的。 记住较长的历史信息实际上是他们的默认行为，而不是他们努力学习的东西。所有循环神经网络都具有神经网络的重复模块链的形式。 在标准的
1. DL基础理论 本页PPT给出了本节内容概要，我们从MCP神经元模型开始，首先回顾全连接层、卷积层等基础结构单元，Sigmoid等激活函数，Softmax等损失函数，以及感知机、MLP等经典网络结构。接下来，将介绍网络训练方法，包括BP、Mini-batch SGD和LR Policy。最后我们会介绍深度网络训练中的两个理论问题：梯度消失和梯度溢出。
目录前言一、LeNet二、AlexNet三、VGGNet（VGG-16）四、ResNet五、GoogLeNet总结 前言近几年来，我们见证了无数CNN的诞生，本篇文章介绍了CNN的5种经典架构：LeNetAlexNetVGGNet（VGG-16）ResNetGoogLeNetMNIST数据集手写数字识别请移步：PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别以下面案例可供参考一、LeNet 在 L
文章目录七.全连接层八.BN 层1.BN的由来2.BN的作用，优点(1)BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定，加速模型学习速度(2)BN使得模型对网络中的参数不那么敏感，简化调参过程，使得网络学习更加稳定(3)BN允许网络使用饱和性激活函数（例如sigmoid，tanh等），缓解梯度消失问题(4)BN具有一定的正则化效果3.BN的操作阶段4.BN可以防止梯度消失吗5.为什么归一化后还要放缩和
一、介绍 2015年谷歌团队提出了Inception V2，首次提出了批量(Batch Normalization)归一化方法，可以提高网络的收敛速度。应用范围广泛。主要的创新点包括：Batch Normalization：在神经网络的每层计算中，参数变化导致数据分布不一致，会产生数据的协方差偏移问题，
摘要：
深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。卷积神经网络(CNN)是深度学习框架中的一个重要算法，本文介绍了CNN主流模型结构的演进过程，从一切的开始LeNet，到王者归来AlexNet，再到如今的CNN模型引领深度学习热潮。本文也将带领大家了解探讨当下与CNN模型相关的工业实践。
演讲嘉宾简介：
周国睿(花名：
一、概述 CNN主要发展过程可由下图所示。（下图来自刘昕博士）《CNN的近期进展与实用技巧》。 本文的目的不止于此，本文将深入理解CNN的四大类应用：图像分类模型，目标检测模型，语义分割模型，语义slam模型：图像分类模型叙述步骤如下：CNN之前模型->leNet->AlexNet->VGG16系列->MSRANet->GoogLeNet->Inception系
NiN模型1. NiN模型介绍1.1 NiN模型结构1.2 NiN结构与VGG结构的对比2. PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 定义NiN block2.3 全局最大池化层2.4 训练网络 1. NiN模型介绍1.1 NiN模型结构NiN模型即Network in Network模型，最早是由论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014).提出的。这篇
稍稍乱入的CNN，本文依然是学习周莫烦视频的笔记。还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程。CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN，原涂层是由RGB组成，然后CNN把它的厚度加厚，长宽变小，每做一层都这样被拉长，最后形成一个分类器：如果想要分成十类的话，那么就会有0到9这十个位置，这个数据属于哪一类
深度学习-CNN利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型1.导入模块2.创建占位符3.初始化参数4.前向传播5.计算损失6.构建模型 利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型CONV2D→RELU→MAXPOOL→CONV2D→RELU→MAXPOOL→FULLCONNECTED1.导入模块import math
import numpy as np
import h5py
im
LeNet手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的，其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet体系结构。AlexNetA
LeNet-5LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。1、INPUT层-输入层输入图像的尺寸统一归一化为32*32。2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）采样方式：4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid4、C3层-卷积层第二次卷积的输出是C
1.背景 2. AlexNet模型结构 3. 特点（创新及新知识点）一、背景 第一个典型的CNN是LeNet5网络，而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中，AlexNet 横空出世，直接将错误率降低了近 10 个百分点，这是之前所有机器学习模型无法做到的。 在计算机视觉领域目标检测和识别 通常用机器学习的方法来解决。为了提高识别的效果，
1，CNN模型压缩综述1 模型压缩的必要性及可行性（1）必要性：首先是资源受限，其次在许多网络结构中，如VGG-16网络，参数数量1亿3千多万，占用500MB空间，需要进行309亿次浮点运算才能完成一次图像识别任务；（2）可行性：模型的参数在一定程度上能够表达其复杂性，相关研究表明，并不是所有的参数都在模型中发挥作用，部分参数作用有限、表达冗余，甚⾄会降低模型的性能。论⽂提出，很多的深度神经网络仅
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域。本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。然后在此基础上，介绍CNN的前向传播算法和反向传播算法。在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉DN
参考文章地址：1、LeNet定义了CNN的最基本的架构：卷积层、池化层、全连接层。2、AlexNet特点：更深的网络数据增广技巧来增加模型泛化能力。用ReLU代替Sigmoid来加快SGD的收敛速度引入drop out防止过拟合Local Responce Normalization：局部响应归一层3、VGG-16特点：进一步加深；卷积层都是same的卷积，下采样完全是由max pooling来实
这里神经网络结构讲的比较细，可能有点难懂，但理解之后其他就迎刃而解了。 本文章后面还有结构的简化描述。1.简介：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了
项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现水果识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。网络结构：开发环境：python==3.7tensorflow==2.3数据集：图片类别：‘freshapples’:‘新鲜苹果’,‘freshbanana’:‘新鲜香蕉’,
