卷积神经网络 CNN 系列模型阐述

http://www.sohu.com/a/134347664_642762

Lenet，1986年

https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt
介绍：
结构：由两个卷积层，两个池化层，以及两个全连接层组成。卷积都是5*5的模板，stride=1，池化都是MAX。

特点：
应用：

Alexnet，2012年

https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt
介绍：
结构：

特点：
应用：

GoogleNet，2014年

介绍：
结构：
特点：
应用：

VGG，2014年

介绍：
结构：
特点：
应用：

Deep Residual Learning，2015年

介绍：
结构：
特点：
应用：

SSD、ResNet

原文地址：https://www.cnblogs.com/qccz123456/p/11524913.html

时间： 2024-10-10 22:56:05

卷积神经网络 CNN 系列模型阐述的相关文章

卷积神经网络(CNN)模型结构

卷积神经网络(CNN)模型结构转载:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6483207.html 看到的一片不错的文章,先转过来留着,怕以后博主删了.哈哈哈在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结. 在学习CNN前,推荐大家

卷积神经网络(CNN)学习笔记1：基础入门

卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 Posted on 2016-03-01 | In Machine Learning | 9 Comments | 14935 Views 概述卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的.CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例

一.CNN的引入在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的.当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢,例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片,输入层的神经元就有784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数 w 就有 784×15=11760 多个:若输入的是28×28 带有颜色的RGB格式的手写数字图片,输入神经元就有28×28×3=2352 个-- .这很容易看出使用全连接神经网络处理图像中的需要训

卷积神经网络CNN总结

从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构 ? 数据输入层/ Input layer ? 卷积计算层/ CONV layer ? ReLU激励层 / ReLU layer ? 池化层 / Pooling layer ? 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要

《神经网络与深度学习》（五）卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例

转自:http://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的.当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢,例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片,输入层的神经元就有784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数 w 就有 784×15=11760 多个:若输入的是28×28 带有颜色的RGB格式的

深度学习(一) 卷积神经网络CNN

Contents 图像数据集基础全连接神经网络解决图片问题的弊端(前世) 卷积神经网络的今生网络结构卷积操作池化操作小结图像数据集基础数字图像划分为彩色图像.灰度图像.二值图像和索引图像几种.其中,像素是构成图像的基本单位,例如一张28×28像素的图片,即表示横向有28个像素点,纵向有28个像素点. 最常用的彩色图像和灰度图像: 彩色图像:每个像素由RGB三个分量来表示,即红绿蓝.每个分量介于(0,255).那么,对于一个28×28的彩色图像,便可以由三个表示RGB颜色分量的28×

人工智能之卷积神经网络(CNN)

前言:人工智能机器学习有关算法内容,请参见公众号“科技优化生活”之前相关文章.人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)回归;3)聚类.今天我们重点探讨一下卷积神经网络(CNN)算法. ^_^ 20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks). 1980年,K.Fukushima提出的新识别机是卷积神经网络

卷积神经网络(CNN)的简单实现(MNIST)

卷积神经网络(CNN)的基础介绍见http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50529500,这里主要以代码实现为主. CNN是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成. 以MNIST作为数据库,仿照LeNet-5和tiny-cnn( http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50573841 ) 设计一个简单的7层CNN结构如下: 输入层Inpu

技术向：一文读懂卷积神经网络CNN

转自:http://dataunion.org/11692.html 作者:张雨石自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用