经典网络模型

最新推荐文章于 2024-10-06 15:47:16 发布
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lenet:
vgg:
alexnet:
resnet中：
每组BottleNeck中
第一个BottleNeck中的 恒等映射/残差映射中的第二个(3*3)的卷积都会完成一个stride=2的下采样
inception:

【复杂网络建模】——通过图神经网络来建模分析复杂网络
lingxw的博客
05-18 1万+
复杂网络是指由大量节点和连接组成的网络结构，它在许多领域中都有应用，包括社交网络、生物网络、信息网络等。复杂网络的研究主要关注网络的拓扑结构、动力学行为和功能特性。复杂网络的拓扑结构通常呈现出非常复杂的特征，例如小世界效应和无标度性。小世界效应指的是网络中的节点之间具有较短的平均路径长度，使得节点之间的距离变得更短。无标度性表示网络的度分布呈幂律分布，即只有少数节点具有非常高的连接度，而大部分节点的连接度较低。这些特性使得复杂网络在信息传播、灾难传播、社交影响等方面表现出独特的性质。
经典网络模型---DenseNet
L888666Q的博客
05-30 6229
简介 CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。今天我们要介绍的是 DenseNet(Densely connected convolutional networks) 模型，它的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（d
经典网络模型-AlexNet
L888666Q的博客
05-01 688
简介： AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。 网络结构： AlexNet共8层：5个卷积层，3个全连接层 卷积层C1 该层的处理流程是： 卷积–>ReLU–>池化–>归一化 卷积，输入是227×227x3，卷积核11x11x3,步长为4，卷积后的FeatureMap为 55x55x96 {(227-11+2*0.
经典网络模型-GoogLeNet
L888666Q的博客
05-02 1595
简介 2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。GoogleNet参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍，因此在内存或计算资源有限时，GoogleNet是比较好的选择；从模型结果来看，GoogLeNet的性能却更加优越。 网络结构 GoogLeNet团队提出了Inception网络结构，就是
深度学习经典网络模型汇总——LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet【对卷积池化后特征图变化有详细讲解】
秃头小苏的博客
01-26 1万+
先来看一下我们要讲述哪些经典的网络模型，如下： LeNet ：最早用于手写数字识别的CNN网络 AlexNet ：2012年ILSVRC比赛冠军，比LeNet层数更深，这是一个历史性突破。 ZFNet ：2013年ILSVRC比赛效果较好，和AlexNet类似。 VGGNet ：2014年ILSVRC比赛分类亚军、定位冠军 GoogleNet ：2014年ILSVRC分类比赛冠军 ResNet ：2015年ILSVRC比赛冠军，碾压之前的各种网络 LeNet ​ 1989年，Yang LeCun等
CaTICs网络3D大赛-1~8届所有题目建模模型（prt文件）-个人建模，UG8.0以上版本可以打开 观看建模步骤
最新发布
11-24
CaTICs网络3D大赛的历届建模模型，特别是这些以prt格式保存的UG建模文件，为广大的3D建模爱好者、学生、教育工作者以及相关专业人士提供了一个宝贵的学习和参考平台。通过深入分析和学习这些模型，可以有效地提高3D...
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实验代码.zip_孔隙网络_孔隙网络模型_实验用的_岩心_数字岩心
07-14
总的来说，利用马尔科夫链法构建孔隙网络模型是一种有效的数字岩心建模方法，它能够提供对岩石结构和流体流动的直观认识，同时减少了实验成本。通过对实验代码的深入理解和实践，研究人员可以更好地掌握这一技术，并...
【深度学习】CNN经典网络模型
JNing
12-02 1525
【深度学习】CNN经典网络模型
三种经典的网络结构.md
03-31
基于1x1卷积的三种经典网络模型 《Going deeper with convolutions》 《Going deeper with convolutions》 《Xception：Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》
经典网络模型 —— 盘点 21篇必读论文与网络模型 + 5种常见数据集
A_John 的博客
05-01 5908
🔥22篇必读论文与网络模型 + 🔥5种常见数据集： 1、常见的数据集：MNIST、CIFAR-10、VOC2012、ImageNet； 2、图像分类模型：AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet、DenseNet； 3、目标检测模型：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO系列、CenterNet； 4、轻量级模型：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception； 5、注意力机制：SENet、CBAM、ECANet
（深度学习）CNN经典模型：Lenet5，Alexnet，VGG，Network-in-netwoork，Googlenet , ZFnet
ling00007的博客
01-20 1750
关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。 LeNet5，1994年Alexnet，2012年VGG，2014年Network-in-networkGoogleNet，2014年ZFnet, 2014年 Lenet5  LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神
经典基础网络模型总结
u014448054的博客
10-23 1919
       ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。ILSVRC是基于ImageNet的图像识别竞赛，被誉为是人工智能领域的“世界杯”。其使用的数据集ImageNet是由斯坦福大学视觉实验室于2009年公开的，数据集中包含超过20000类物体，共1600多万张图像。从2010年第一届比赛开始直至2017年宣布IL...
深度学习经典网络模型总结
公众号『机器感知』
03-07 4859
深度学习经典网络模型总结 1. LeNet xavier：神经网络初始化方法 LeNet第一层是32*32大小的图像，而caffe中mnist数据库为28*28，这样做的原因是希望潜在的明显特征， 如笔画断续、角点能够出现在高层特征监测子感受野的中心。 2. AlexNet 摘要： 网络模型包含 60 million 的参数，65000 neurons，五个卷积层，3个全连接层 最大池化，L...
深度学习：5种经典神经网络模型介绍
Henry的博客
10-06 9620
卷积神经网络（CNN）已经发展为图像识别、视频分析和自然语言处理等领域的核心工具本文将介绍五种在深度学习领域常见的CNN模型，分别是LeNetAlexNetVGGNetGoogLeNetResNet。
【深度学习】经典的卷积神经网络模型介绍（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和MobileNet）
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03-17 5万+
经典的卷积神经网络模型介绍卷积神经网络简介一、LeNet1、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层二、AlexNet1、AlexNet特点2、ReLu作为激活函数3、数据增强4、层叠池化5、局部相应归一化6、Dropout7、Alex网络结构8、AlexNet参数数量三、VGG net1、VGG的特点2、VGG网络结构3、VGG优缺点四、GoogLeNet1、GoogLeNet Incepet
网络模型（看这一篇就够了）
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01-08 1万+
分享一个大牛的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！希望你也加入到人工智能的队伍中来！请轻击http://www.captainbed.net 一、OSI模型 OSI 模型（Open System Interconnection Model）是一个由国际标准化组织（ISO）提出的概念模型，试图提供一个使各种不同的计算机和网络在世界范围内实现互联的标准框架。 它将计算机网络体系结构划分为七层，每层都可以提供抽象良好的接口。了解 OSI 模型有助于理解实际上互联网络的工业标准——TCP/IP 协议。 O
人工智能深度学习100种网络模型，精心整理，全网最全，PyTorch框架逐一搭建
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06-03 3万+
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能深度学习100种网络模型，这些模型可以用PyTorch深度学习框架搭建。模型按照个人学习顺序进行排序。
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