深度学习网络(Deep Learning Network),也被称为深度神经网络(Deep Neural Network),是一种由多个神经网络层级(也称为隐藏层)组成的人工神经网络结构。这些隐藏层通过非线性变换将输入数据映射到输出结果,从而实现模型的学习和预测。 与传统的浅层神经网络(只有一个或少数几个隐藏层)相比,深度学习网络具有更多的隐藏层...
● 神经网络1:多层感知器-MLP 1.1 Standard 2. CNN CNN:Convolutional Neural Network:卷积神经网络。主要用在CV(计算机视觉)中。 参考:CNN经典网络模型。 2.1 Standard 2.2 U-Net U-Net主要用在Semantic Segmentation(语义分割)上。 参考:图像分割经典算法简介 2.3 SORT SORT:Simple Online and Realtime Tracking...
突破梯度消失与模型退化:凭借残差块与跳跃连接的引入,ResNet成功解决了深度网络的训练难题,有效避免了梯度消失与模型退化现象。 构建深层网络结构:由于克服了梯度消失与模型退化问题,ResNet得以构建更深层的网络结构,显著提升了模型的性能。 多任务卓越表现:得益于其强大的特征学习和表示能力,ResNet在图像分类、目标检测等...
深度信念网络(DBN)🏋️♂️ DBN由多层受限玻尔兹曼机组成,通过逐层训练的方式学习数据的深层特征表示。它在分类、回归等任务中表现出色。想象一下,你的智能分类器能够准确地将不同类别的数据分开,这就是DBN的强大之处。这八大神经网络模型在深度学习领域具有重要的地位和应用价值,它们的发展推动了人工智能技术...
深度学习模型——CNN | 卷积神经网络 CNN,即一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。怎么理解CNN的全流程?这篇文章里,作者对CNN的模型结构和每一层的具体步骤等内容做了详细解读,一起来看。 一、定义 Convolutional Neural Networks /ˌkɒnvəˈluːʃən(ə)l/ /ˈnjʊər...
一.网路层次模型 1.OSI网络七层模型 OSI是国际标准化组织1984年颁布的一个将网络分为七层的开放式体系结构。 ①应用层 作用:网络服务与最终用户的一个接口;人机交互的一个窗口,用户把人类的语言输入到计算机当中。 ②表示层 作用:数据的表示、安全、压缩;把接收到的人类语言通过数据进行翻译成为二进制的计算机语言...
2. 无监督的预训练网络(Unsupervised Pre-trained Neural Networks)2.1. 深度生成模型(Deep Generative Models)说到生成模型，大家一般想到的无监督学习中的很多建模方法，比如拟合一个高斯混合模型或者使用贝叶斯模型。深度学习中的生成模型主要还是集中于想使用无监督学习来帮助监督学习，毕竟监督学习所需的标签代价往往...
LeNet是由Yann LeCun等人于1998年提出的卷积神经网络(CNN)模型,它被视为深度学习的奠基之作。LeNet的主要应用场景是手写数字识别任务,通过卷积层、池化层和全连接层的结构,成功地利用卷积操作提取图像中的特征。LeNet的出现极大地推动了深度学习的发展,为后来的卷积网络设计提供了重要的启示。 二、AlexNet:ImageNet...
(2)导入模型的种类 1.深度学习网络模型 (1)DNN(Deep Neural Network,深度神经网络) (2)RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络) (3)CNN(Convolution Neural Network,卷积神经网络) 主要应用于:语音识别,机器翻译,生成图像描述; 主要你应用于:图像分类,检索;目标检测;目标分割;人脸识别; ...