两个经典的神经网络

一、Alexnet

AlexNet 是一种经典的卷积神经网络，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton提出。它是在2012年的ImageNet竞赛中夺冠，并且对深度学习的发展有着重要的影响。

AlexNet 基于深度卷积神经网络架构，并且引入了一些让其在ImageNet数据集上表现出色的创新设计。以下是 AlexNet 的主要特点和原理：

1. 卷积层：AlexNet首次在深度学习中使用了多层卷积层，这些卷积层在高维特征图上进行特征提取。

2. 激活函数：AlexNet 使用了非线性激活函数ReLU（Rectified Linear Unit），它可以更好地处理梯度消失问题，并且加速网络的收敛速度。

3. 局部响应归一化（LRN）：为了增强网络的泛化能力，AlexNet 引入了局部响应归一化层，对局部神经元的活动进行归一化，以增强鲁棒性。

4. 池化层：AlexNet 使用了最大池化层来减少特征图的空间大小，并且提取特征的平移不变性。这有助于降低网络的参数量，减轻过拟合的问题。

5. 全连接层：AlexNet 在卷积层的顶部使用了多个全连接层，将卷积层提取的特征进行分类和预测。

6. Dropout：为了缓解过拟合，AlexNet 引入了 Dropout 技术，随机地将一部分神经元的激活置为零，以防止网络过度依赖单个神经元。

整个 AlexNet 网络总共有8个卷积层和3个全连接层，其中卷积层和池化层交替出现。最后的全连接层负责进行分类。

通过上述创新设计和深度网络架构，AlexNet 在当时取得了突破性的成果，并为后续深度学习模型的发展奠定了基础。但是其功能也十分低效，现如今很少使用。

二、VGG

VGG网络有几个不同深度的模型，其中最常用和最著名的是VGG16和VGG19。下面是这两个模型的具体层数：

1. VGG16：VGG16网络总共有16层，其中包含13个卷积层和3个全连接层。

- 13个卷积层：每个卷积层都使用了3x3的卷积核，步幅为1，并采用相同的填充方式。其中有多个卷积层后面跟着一个池化层，网络在前面几层使用了较大的卷积核，后面逐渐减小卷积核的尺寸。

- 3个全连接层：最后的卷积层之后是3个全连接层，负责将卷积层提取的特征进行分类和预测。

2. VGG19：VGG19网络总共有19层，其中包含16个卷积层和3个全连接层。

- 16个卷积层：同样地，每个卷积层都使用了3x3的卷积核，步幅为1，并采用相同的填充方式。其中有多个卷积层后面跟着一个池化层。

- 3个全连接层：最后的卷积层之后是3个全连接层，负责将卷积层提取的特征进行分类和预测。

值得注意的是，除了上述的卷积层和全连接层外，VGG模型还包含非线性激活函数（通常使用ReLU）以及一些规范化层（例如批归一化）等。

请注意，这里描述的是VGG16和VGG19这两个常用的版本，其他深度不同的VGG模型可能具有不同的层数。