【知识星球】LeNet5，AlexNet，VGG，MobileNet它们的前身都是什么，你知道吗？

最新推荐文章于 2022-08-19 16:37:32 发布
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文章围绕卷积神经网络展开，探讨其起源，如Neocognitron等早期网络；提及深度学习崛起前的情况，像RBM与AlexNet；还讨论残差连接的历史、高效率网络研究等。此外，介绍了有三AI的相关内容，包括知识星球更新、扑克牌发售等，还罗列了众多AI学习文章。

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文/编辑 | 言有三

正所谓读史使人明智，没有一个经典的网络模型是突然之间冒出来的，都是厚积薄发的结果，我们会在知识星球每天更新一篇网络结构设计的文章，现在先来测试大家一下：


LeNet5，AlexNet，VGG，MobileNet它们的前身都是什么，你知道吗？

卷积神经网络的起源


从什么时候开始，才算是卷积神经网络的诞生呢？图像和语音又是如何受益于卷积神经网络，为什么网络要采用分层的设计，是谁开始使用最大池化？LeNet5为什么要加个5呢？难道还有1，2，3，4吗？除了分类数字，上个世纪的CNN还有其他用吗？


Neocognitron，TDNN，HMAX，Cresceptron，Siamese，LeNet系列网络可以了解一下。

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深度学习卷土重来前夕

为什么深度学习崛起从RBM开始？AlexNet诞生之前Alex同学在干什么？VGG怎么就想起来使用小卷积了呢？

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残差连接是原创吗


ResNet文章引用量已经过10000了，但是你知道几十年前的shortcut connection早就已经在网络结构中使用了吗？LeCun大神们早就系统性研究过shortcut connection了吗？早在resnet之前的highway network已经训练过上1000层的深层模型了吗？

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开始研究高效率网络了

随着网络的能力越来越强，大家开始追求性价比了，不仅要强大，而且要高效，那么1*1卷积究竟有何妙用？分组卷积的起源到底是什么？

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