经典CNN模型LeNet解读 - 知乎 (zhihu.com) 1.2 模型结构 ● Convolutions、Subsampling(Pooling+Sigmoid(激活函数))● Convolutions、Subsampling(Pooling+Sigmoid)● FC, FC● Gaussian connections 1.3 应用场景 ● 字符分类 2. AlexNet(2012) 2.1 参考 ● Paper:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neur...
这里给出完整的GoogleNet模型结构: 无 这里补充两个注意点: 1. 对于不同的卷积核,要取不同的滑动步长,以使得他们输出的特征图大小相同,便于后一步的操作; 2. 在CNN中,1*1的卷积核最主要的作用在于改变通道数,比如,原图像 3*64*64的rgb,通过5个1X1卷积核就变成了5*64*64.用5个卷积核代替了原来RGB三通...
caffe的model文件在(2)。说实话,这个model的意义比后面那些model都大很多,首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,确实让CNN和GPU都大火了一把,顺便推动了有监督DL的发展。 (2)https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt 模型...
第一个典型的CNN是LeNet5网络,而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中,AlexNet 横空出世,直接将错误率降低了近 10 个百分点,这是之前所有机器学习模型无法做到的。 在计算机视觉领域目标检测和识别 通常用机器学习的方法来解决。为了提高识别的效果,我们以通过...
经典CNN模型 学习了一段深度学习之后,对经典的CNN模型整理了一下,内容主要是参考了吴恩达老师的视频与《动手学深度学习》,如果有错误之处还望指正。 一、 LeNet-5 1.1简介 LeNet模型,这是一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络,它的名字来源于LeNet论文的作者YannLeCun。虽然以现在的眼光看来,LeNet模型结构...
CNN经典网络模型演进:从LeNet到DenseNet,CNN网络架构演进:从LeNet到DenseNet卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZFNet到VG
2012年,Imagenet比赛冠军的model——Alexnet [2](以第一作者alex命名)。caffe的model文件在(2)。说实话,这个model的意义比后面那些model都大很多,首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,确实让CNN和GPU都大火了一把,顺便推动了有监督DL的发展。
AlexNet引入了ReLU激活函数,这个函数是神经科学家Dayan、Abott在《Theoretical Neuroscience》一书中提出的更精确的激活模型: 其中: 详情请阅读书中2.2 Estimating Firing Rates这一节。新激活模型的特点是: ·激活稀疏性(小于1时为0) ·单边抑制(不像Sigmoid是双边的) ...
CNN经典模型总结 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet GoogLeNet Ng推荐论文阅读顺序:AlexNet——VGG——LeNet(第二章,第三章可选) 1 LeNet(Yann Lecun et al.,1998) 为什么要提出卷积神经网络? 经过梯度下降训练过的多层网络可以学习复杂的、高纬的、非线性的映射。传统的模式识别需要手动进行特征提取和减少无关变量...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是深度学习中非常常见的算法(模型),其在图像处理中应用广泛,基于CNN的专利申请近些年也增长迅速。因此作为(特别是电学领域的)专利代理师,理解CNN的基本步骤(结构)以及熟悉一些CNN的经典模型如LeNet-5、AlexNeT、VGG-16、GoogLeNet等也有助于更好地掌握相关领域申请的技...