VGGNet是牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司的研究员仪器研发的深度卷积神经网络。VGG主要探究了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功的搭建了16-19层的深度卷积神经网络。与之前的state-of-the-art的网络结构相比，错误率大幅度下降；同时，VGG的泛化能力非常好，在不同的图片数据集上都有良好的
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2023-10-30 23:39:23
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卷积神经网络CNN是我们深度学习过程中 的入门网络模型。它在视觉识别任务上的表现很好。一个复杂的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的。对于CNN模型，开始训练时我们可以使用一个很大的数据集如ImageNet（CNN模型的两个特点：神经元间的权重共享和卷积层之间的稀疏连接。大部分的CNN模型都需要很大的内存和计算量，特别是在训练过程。要想尽可能的训练精度高，就要在计算量上增加。AlexNet，V
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2023-07-12 09:58:32
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深度学习之循环神经网络（10）GRU简介1. 复位门2. 更新门3. GRU使用方法 LSTM具有更长的记忆能力，在大部分序列任务上面都取得了比基础RNN模型更好的性能表现，更重要的是，LSTM不容易出现梯度弥散现象。但是LSTM结构相对较复杂，计算代价较高，模型参数量较大。因此科学家们尝试简化LSTM内部的计算流程，特别是减少门控数量。研究发现，遗忘门是LSTM中最重要的门控 [1]，甚至
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2023-08-07 20:35:38
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《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》VGG是2014年Oxford的Visual Geometry Group提出的，其在在2014年的 ImageNet 大规模视觉识别挑(ILSVRC -2014中获得了亚军，第一名是GoogleNet。该网络是作者参加ILSVRC 2014比赛上的作者所做的相关
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2023-10-13 00:07:36
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VGGNet 是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和 GoogleDeepMind 公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGG 模型是 2014 年 ILSVRC 竞赛的第二名（第一名是GoogLeNet），但是 VGG 模型在多个迁移学习任务中的表现要优于 googLeNet。而且，从图像中提取 CNN 特征，VGG 模型是首选算法。它的缺点在于，参数量
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2023-09-21 09:35:00
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VGG:VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION牛津大学 visual geometry group（VGG）Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 于14年发表的论文。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf。与alex的文章虽然都采用层和
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2023-11-26 10:20:14
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1. 前言VGG是由牛津大学视觉组（Visual Geometry Group，Vgg的名称也是来源于此）在2014年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition》中提出的卷积神经网络模型。VGG将LeNet和AlexNet奠定的经典串行卷积神经网络结构的深度和性能发挥到极致，主要特点是网络层数较深，
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2023-10-13 00:20:24
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目前使用比较多的网络结构主要有ResNet（152-1000层），GooleNet（22层），VGGNet（19层），大多数模型都是基于这几个模型上改进，采用新的优化算法，多模型融合等。到目前为止，VGG Net 依然经常被用来提取图像特征。
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2023-07-31 17:01:23
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前言自从学习CNN以来，已经介绍了两个基于CNN的卷积神经网络了： LeNet是最基础的CNN神经网络，是上个世纪的产物，可以解决一些简单的问题； AlexNet是随着算力提高而升级的CNN神经网络，十年前的产物，可以解决一些复杂的问题，而且效果可以超越当时的机器学习算法。 我们回忆一下AlexNet这个网络，他首先用了两层卷积层+池化层，然后用了三层卷积层+一层池化层，可是为什么要那么去做，所有
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2023-10-11 10:04:52
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VGG网络结构相对比较简洁，整个网络结构中只用到了
原创
2023-06-14 19:22:33
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# VGG卷积神经网络
## 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像处理和语音识别等领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，VGG是一个非常经典的CNN模型，它在2014年的ImageNet图像识别竞赛中获得了第一名。本文将介绍VGG卷积神经网络的原理和代码示例。
## VGG的原理
VGG是由牛津大学的研究团队提出的，其核心思想是将卷
原创
2023-12-21 10:17:04
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最近在自学图灵教材《Python机器学习基础教程》，以博客的形式做些笔记。一类被称为神经网络的算法最近以“深度学习”的名字再度流行。虽然深度学习在许多机 器学习应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使 用场景。这里只讨论一些相对简单的方法，即用于分类和回归的多层感知机（multilayer perceptron，MLP），它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。ML
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2023-06-29 13:44:21
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本文概述了 VGG的框架和代码，全文大约 2000 字，阅读时间 8 分钟。内容分为三个部分：VGG的结构；VGG的网络细节；VGG的代码实现。VGG 的结构牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）设计了 VGGNet(也称为 VGG)，一种经典的卷积神经网络 (CNN) 架构。在 2014 年 ILSVRC 分类任务中，VGG 取得了第二名的成绩。现在过去多年，VGG
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2023-08-09 06:24:59
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文章目录前言一、结构展示1、VGG16图形化2、VGG表格化二、结构学习1、特点2、VGG16模型详解三、感受野四、python代码 前言VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通过增
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2023-08-11 16:42:03
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目标跟踪论文一般提到VGG-M神经网络，也就是CNN-M神经网络，其出处是论文《Return of the Devil in the Details:Delving Deep into Convolutional Nets》，其定义如下：其架构包含5个卷积层和3个全连接层，它的特点是第一个卷积层的步幅减小和感受野较小，这在ILSVRC数据集上被证明是有益的。同时，conv2使用更大的步幅（stride=2而不是1）来保持合理的计算时间。还在conv4层使用更少的过滤器（512）。...
原创
2021-06-01 16:49:01
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VGG 网络可以分为两部分：第⼀部分主要由卷积层和汇聚层组成，第⼆部分由全连接层组成。论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition年份：2014年一、VGG块每一个块由以下两个部分组成：（1）3 × 3 卷积核、填充为 1（保持⾼度和宽度）的卷积层，n个（2）2 × 2 池化窗口、步幅为 2（每个块后的分
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2023-06-26 22:57:33
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1.算法描述GRNN，即General Regression Neural Network，中文全称为广义回归神经网络，是由The Lockheed Palo Alto研究实验室在1991年提出的。GRNN是一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。GRNN是建立在非参数核回归基础之上的，该神经网络是以测试样本为后验条件，并从观测样本中计算得到自变量和因变量之间的概率密度函数，然后在计算出因变量
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2023-07-18 09:12:55
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第3.1章 卷积神经网络CNN-不同层的作用一、Convolution(CONV)二、Pooling(POOL)三、Fully Connected(FC)四、Activation Function五、Batch Normalization(BN) 【详见】卷积网络中三种类型的层一、Convolution(CONV)作用： 通过卷积层中卷积核运算，提取卷积核希望提取的特征。二、Pooling(PO
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2023-12-07 22:31:47
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GoogLeNet 模型总结
1、GoogLeNet 模型简介GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军。2、GoogLeNet 模型的提出1）在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的
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2023-12-15 16:02:59
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反向传播(BP)算法： 稍微明白神经网络是怎么回事的朋友都知道，神经网络分为三大层，输入层（input）、隐藏层（hidden）、输出层（output）。BP反向传播算法也就是多了上图中的红色箭头而已，这是一种简单的人工神经网络，当我们预测的值与真实值之间的差异较大时，我们就把这种差异附加到输入层与隐藏层之间的权重W和偏执项b上，通过每次更新W和b，产生不同的预测值，当预测值与真实值非常接近时，我
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2023-10-15 12:47:04
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