有关经典卷积神经网络简介

最新推荐文章于 2021-04-23 16:56:55 发布
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本文综述了从LeNet到ResNet、DenseNet的发展历程，涵盖了AlexNet的深度学习突破，VGG的重复元素应用，NIN的网络内网络结构，以及GoogLeNet的Inception模块。详细介绍了残差连接在ResNet中的重要性，以及DenseNet的密集连接方式。

以下图片来源自己的PPT，自学部分，可能有不足，持续修改补充。

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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
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04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
CNN基础知识笔记
zxmyoung的博客
10-24 1万+
1. 卷积神经网络的概念 上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。 卷积神经网络是多层感知机（MLP）的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的
常用的几种卷积神经网络介绍
feixian15的博客
01-11 8万+
常用的几种卷积神经网络介绍标签（空格分隔）： 深度学习这是一篇基础理论的博客，基本手法是抄、删、改、查，毕竟介绍这几个基础网络的博文也挺多的，就算是自己的一个笔记吧，以后忘了多看看。主要是想介绍下常用的几种卷积神经网络。卷积神经网络最初为解决图像识别问题而提出，目前广泛应用于图像，视频，音频和文本数据，可以当做深度学习的代名词。目前图像分类中的ResNet, 目标检测领域占统治地位的Faster R
经典卷积神经网络介绍
NodYoung
04-22 7702
AlexNet 2012年，Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet，获得当年ILSVRC（Image Large Scale Visual Recognition Challenge）比赛分类项目的冠军。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
了解CNN这一篇就够了——关于卷积神经网络的介绍
喜欢打酱油的老鸟
06-02 2万+
https://www.toutiao.com/a6695023125253325320/ 关于CNN， 第1部分:卷积神经网络的介绍 CNN是什么？：它们如何工作，以及如何在Python中从头开始构建一个CNN。 在过去的几年里，卷积神经网络(CNN)引起了人们的广泛关注，尤其是因为它彻底的改变了计算机视觉领域。在这篇文章中，我们将以神经网络的基本背景知识为基础，探索什么是CNN，...
CNN实现手写数字识别
dujuancao11的博客
03-23 1957
CNN实现手写数字识别 #cnn : 1 卷积 # ABC # A: 激励函数+矩阵 乘法加法 # A CNN : pool（激励函数+矩阵 卷积 加法） # C：激励函数+矩阵 乘法加法（A-》B） # C：激励函数+矩阵 乘法加法（A-》B） + softmax（矩阵 乘法加法） # loss：tf.reduce_mean(tf.square(y-layer2)) # loss：code ...
卷积神经网络超详细介绍
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呆呆的猫的博客
09-19 63万+
海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。
利用pytorch搭建卷积神经网络（CNN）训练简单手写数字数据集（MNIST）
10-25
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种在图像处理领域广泛应用的深度学习模型。在本项目中，我们将使用PyTorch框架构建一个简单的CNN来识别MNIST数据集中的手写数字。MNIST是机器学习领域的一个...
卷积神经网络发展历史及各种卷积神经网络模型简介
sun_shine56的博客
06-17 3万+
1.前言 我的毕设做的是基于opencv和卷积神经网络的人脸识别项目。在做完这个项目之后，我一直想好好总结一下所学到的关于卷积神经网络的知识。现在趁着有点空闲，随手记录一点以前学过的，或者正在学习的知识点，相当于一个备忘录。 ** 2.卷积神经网络模型概览 ** 从一开始的LeNet到后来的VGGNet，再到google的Inception系列，再到ResNet系列，每一种神经网络模型都有其创新...
c语言一些简单的程序
dujuancao11的博客
06-17 17万+
三个数找最大值#include <stdio.h> int main() { int a,b,c; scanf("%d%d%d",&a,&b,&c); int maxs=max(a,max(b,c)); printf("%d",maxs); } int max(int x,int y) { int t; t=x&g...
任意进制转化为二进制(暴力解决)
dujuancao11的博客
03-03 1652
#include<iostream> #include<cstring> using namespace std; int main() { int n; cin>>n; while(n--) { string str,s; cin>>str; int len=str.length(); for(int i=0;i<...
吴恩达深度学习课程之第四门课 卷积神经网络 第一周 卷积神经网络 详细版
dujuancao11的博客
04-04 1623
吴恩达 第四门课 卷积神经网络 笔记一 1.1 计算机视觉 一、卷积原因 在应用计算机视觉时要面临一个挑战，就是数据的输入可能会非常大。在参数大量的情况下，难以获得足够的数据来防止神经网络发生过拟合和竞争需求，要处理包含 30 亿参数的神经网络，巨大的内存需求让人不太能接受。 但对于计算机视觉应用来说，你肯定不想它只处理小图片，你希望它同时也要能处理大图。为此，你需要进行卷积计算，它是卷积...
经典卷积神经网络发展历史大盘点
weixin_44229976的博客
04-23 2703
关于CNN，迄今为止已经提出了各种网络结构。在1998年首次被提出的CNN元祖LeNet(读音：lei nei te),另一个是在深度学习受到关注的2012年被提出的AlexNet(读音：ai lei ke si nei te)。 1. LeNet LeNet在1998年被提出，是进行写数字识别的网络。如图7-27所示，它有连续的卷积层和池化层(正确地讲，是只“抽选元素”的子采样层),最后经全连接层输出结果。 和“现在的CNN"相比，LeNet有几个不同点。第-个不同点在于激活函数。LeNet中使.
池化层
dujuancao11的博客
09-09 9498
《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。 池化层 池化（pooling）层，它的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。 ⼆维最⼤池化层和平均池化层 同卷积层⼀样，池化层每次对输⼊数据的⼀个固定形状窗⼝（⼜称池化窗⼝）中的元素计算输出。不同于卷积层里计算输⼊和核的互相关性，池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值。该运算也分别叫做最大池化或平均池化。 让我们再次回到本节开始提到的物体边缘检测的例子。 现在我们将卷积层的输出作为 2x2最⼤池化的输⼊。设该卷积层输⼊
权重衰减——L2正则化
dujuancao11的博客
09-06 5809
《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。 权重衰减 过拟合现象，即模型的训练误差远小于它在测试集上的误差。虽然增⼤训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价高昂。应对过拟合问题的常用⽅法：权重衰减（weight decay）。 方法 权重衰减等价于L2范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较⼩，是应对过拟合的常⽤手段。 L2 范数正则化在模型原损失函数基础上添加L2范数惩罚项，从而得到训练所需要最小..
残差网络（RESNET）
dujuancao11的博客
09-16 5784
《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。 残差网络（RESNET） 对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的⼦空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射 ，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用批量归一化带来的数值稳定性使训练深层模型更加容易，该问题仍然存在。针对这一问.
稠密连接网络（DENSENET）
dujuancao11的博客
09-16 5008
《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。 稠密连接网络（DENSENET） ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。本节我们介绍其中的⼀一个：稠密连接网络（DenseNet） 。 它与ResNet的主要区别如图5.10所示。 图5.10中将部分前后相邻的运算抽象为模块 A和模块B 。与ResNet的主要区别在于，DenseNet⾥模块B的输出不是像ResNet那样和模块 A的输出相加，⽽是在通道维上连结。这样模块 A的输出可以直接传⼊模块 B后面的层。在这个设计⾥，
正向传播、反向传播和计算图
dujuancao11的博客
09-07 2576
《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。 正向传播、反向传播和计算图 在实现中，只提供模型正向传播（forward propagation）的计算，即对输⼊计算模型输出，然后通过 autograd 模块来调⽤用系统自动生成的 backward 函数计算梯度。 基于反向传播（back-propagation）算法的⾃动求梯度极大简化了深度学习模型训练算法的实现。本节我们将使⽤数学和计算图（computational graph）两个方式来描述正向传播和反向传播。具体来说，我们将以带
MATLAB实现卷积神经网络经典代码
### 卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，它特别适用于图像识别和处理。CNN通过模拟生物神经网络的工作原理来对视觉...
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