常见的神经网络模型

最新推荐文章于 2025-03-27 16:30:16 发布
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分类专栏： cv 文章标签： 神经网络
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LeNet-5(1998)

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AlexNet(2012)IMG

VGG-16(2014)

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Inception-v1 (2014)

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ResNet-50 (2015)

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来源Datawhale组队学习中的街景字符编码识别。

神经网络模型按网络结构可分为 - 简要说明神经网络模型的特点
神经网络爱好者
07-12 1619
神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1 按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传给中间各隐层神经元；隐层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层；最后一个隐
常见的人工神经网络模型,常见神经网络模型分析
m0_54846070的博客
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6)计算W[S1][S0]，b[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b初始化总体算法(1)输入参数X[N][P]，S0，S1，f1[S1]，S2，f2[S2]；
浅谈神经网络模型
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小男孩儿的博客
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一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。
常见神经网络模型
qq_38517015的博客
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CNN，LSTM
25张图让你读懂神经网络构架
dengm155的专栏
06-06 1万+
[独家]25张图让你读懂神经网络架构 2017-05-21 22:32 　　由于新的神经网络架构无时无刻不在涌现，想要记录所有的神经网络是很困难的事情。要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN，IiLSTM，DCGAN等)都弄清，一开始估计还无从下手。 　　下表包含了大部分常用的模型(大部分是神经网络还有一些其他的模型)。虽然这些架构都是新奇独特的，但当我开始把它们的
一文看懂25个神经网络模型
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1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在
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xilao138的博客
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使用TensorFlow构建神经网络模型的方法与实战案例分析
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多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等常见神经网络模型的构建方法；并通过手写数字识别、图像分类、文本生成和序列预测等实战案例进行了深入分析。 适合人群：对于有一定编程基础并对深度学习感兴趣的开发者和...
卷积神经网络CNN以及几种经典模型
01-07
简介 CNN -> Convolutional Neural Network 卷积神经网络是由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（也可以使用1×1的卷积层作为最终的输出）组成的一种前馈神经网络 基本概念 局部感受野(Local Receptive Fields) 一般的神经网络往往会把图像的每一个像素点连接到全连接的每一个神经元中，而卷积神经网络则是把每一个隐藏节点只连接到图像的某个局部区域，从而减少参数训练的数量。 例如，一张1024×720的图像，使用9×9的感受野，则只需要81个权值参数。对于一般的视觉也是如此，当观看一张图像时，更多的时候关注的是局部。 共享权值(Shared Weigh
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08-08
主要讲述神经网络模型的构建问题，有例子很好
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常用卷积网络模型 探寻有趣之事！
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神经网络模型是机器学习、深度学习的核心，针对不同的问题，我们需要搭建不同的神经网络模型。为增进大家对神经网络模型的认识，本文将对常见的神经网络模型予以介绍。如果你对神经网络模型具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。
常见的卷积神经网络模型
05-25
常见的卷积神经网络模型有： 1. LeNet-5: 是最早的卷积神经网络，用于手写数字识别等任务。 2. AlexNet: 是在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中首次提出的卷积神经网络模型，具有8层卷积和全连接层。 3. VGGNet: 由牛津大学的VGG组提出，是一个具有深度的卷积神经网络模型。其中VGG16和VGG19是最为常用的。 4. GoogLeNet: 是由Google团队提出的深度卷积神经网络模型，使用了Inception模块来提高模型的性能。 5. ResNet: 是由微软研究院提出的深度卷积神经网络模型，使用了残差结构来解决深层网络训练时出现的梯度消失和梯度爆炸问题。 6. MobileNet: 是由Google团队提出的轻量级卷积神经网络模型，可以在移动设备上实现快速的图像分类和目标检测等任务。
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