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2024-04-08 19:43:08
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原创 ResNet残差网络
残差网络是一种通过引入跳跃连接（shortcut connection）解决深度神经网络训练困难问题的网络结构，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到了广泛的应用。在残差网络的设计中，通过添加残差单元使得网络能够在不增加参数量的情况下增加深度，避免了网络随着深度的增加导致梯度消失或梯度爆炸的问题，同时也能够有效地增加网络的表达能力。此外，残差网络的跳跃连接设计还可以避免信息的丢失，提高网络的精度和鲁棒性。随着深度学习技术的不断发展和应用的不断推广，残差网络同时也在不断演进和完善。
2023-04-25 16:56:29
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原创 LeNet卷积神经网络
LeNet-5是一个经典的深度卷积神经网络，旨在解决手写数字识别问题，被认为是卷积神经网络的开创性工作之一。该网络是第一个被广泛应用于数字图像识别的神经网络之一，也是深度学习领域的里程碑之一。
2023-04-17 20:58:44
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空空如也
空空如也
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