经典卷积和深度卷积的神经网络

article/2025/8/22 12:49:49

文章目录

- LeNet网络
- AlexNet
深度卷积神经网络 (AlexNet)
- VGG
- NIN（网络中的概念）
- 含并行连接的网络GoogLeNet / Inception V3
- 批量归一化
- 一些B站评论区大佬讨论
- 残差网络ResNet
- ResNet为什么能训练一千层

暂时浅过一遍，不求每个部分都理解很深度，后面通过复现项目来加深理解。
这里能理解个大概即可。
在这里插入图片描述

主要围绕这两个视频做一些笔记。

LeNet网络

代码：

http://chatgpt.dhexx.cn/article/sycwu3Fm.shtml

深度学习--卷积神经网络

目录 （一）输入层（Input Layer） （二）卷积层（Convolution Layer） （三）激活层（Activation Layer） （四）池化层…

基于深度卷积神经网络,深度卷积神经网络结构

1、卷积神经网络算法是什么？ 一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深…

深度学习——卷积神经网络

卷积神经网络CNN由纽约大学的Yann Lecun于1998年提出，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式： 一方面减少了权值的数量使得网络易于优化另一方面降低了模型的复杂度，也就是减小了过拟合的风险…

深度卷积神经网络学习（CNN）

什么是卷积神经网络 CNN：神经网络在前面的学习中我们已经了解过很多了，其本质就是多层感知机，卷积神经网络其实也一样，但是我们可以将其看成多层感知机的变种。它成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式： …

深度卷积神经网络及各种改进

文章目录 1、残差网络2、不同大小卷积核并行卷积3、利用(1,x),(x,1)卷积代替(x,x)卷积4、采用瓶颈(Bottleneck)结构5、深度可分离卷积6、改进版深度可分离卷积残差网络7、倒转残差(Inverted residuals)结构8、并行空洞卷积 1、残差网络这个网络主要源自于Resnet网络&#xff…

深度学习-卷积神经网络(python3代码实现)

卷积神经网络（上） 作者：Bossof537 写这个也不容易，小哥哥小姐姐转载请注明出处吧，感谢！ 1、简介卷积神经网络与常规的神经网络十分相似，它们都由可以对权重和偏置进行学习的神经元构成。每个神…

深度神经网络与卷积神经网络的区别

前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。 2、BP…

深度卷积神经网络是什么,卷积神经网络结构设计

卷积神经网络算法是什么？ 一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习&a…

深度学习，卷积神经网络

卷积神经网络 1.卷积神经网络应用领域 CV领域发展 CV领域是计算机视觉（Computer Vision）领域的简称。计算机视觉是指利用计算机模拟人类视觉系统的科学，让计算机具有类似于人类在观察外界的视觉、图像的能力，包括图像处理、图…

AlexNet-深度卷积神经网络(CNN卷积神经网络)

文章目录深度卷积神经网络（AlexNet）AlexNet模型说明激活函数选定模型定义读取数据集训练AlexNet小结深度卷积神经网络（AlexNet） 2012年，AlexNet横空出世。它首次证明了学习到的特征可以超越出手工设计的特征。它一…

深度学习中的卷积神经网络

博主简介博主是一名大二学生，主攻人工智能研究。感谢让我们在CSDN相遇，博主致力于在这里分享关于人工智能，c，Python，爬虫等方面知识的分享。如果有需要的小伙伴可以关注博主，博主会继续更新的&#xff0c…

深度学习：卷积神经网络（详解版）

文章目录一、全局连接VS局部连接1.1 局部神经元连接的优势1.2 全连接网络的权重参数量1.3 神经网络的局部特征提取（卷积） 二：感受野2.1 生物上的定义2.2 深度学习的定义2.3 感受野的作用2.4 感受野的计算公式2.5 感受野对网络的影响三&…

深度卷积神经网络基本介绍

关于深度卷积神经网络的前世今生，就不在此处进行过多的介绍。在此，主要对网络的各个组成部分进行简要介绍： 图1 基本的深度卷积网络结构通过图1可知深度卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层组成。以下将…

深度卷积神经网络（CNN）

CNN简述卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它是属于前馈神经网络的一种，其特点是每层的神经元节点只响应前一层局部区域范围内的神经元（全连接网络中每个神经元节点则是响应前一层的全部节…

深度学习｜卷积神经网络

一、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习神经网络结构，主要用于图像识别、计算机视觉等领域。该结构在处理图像等高维数据时表现出色，因为它具有共享权重和局部感知的特点…

什么是深度卷积神经网络,卷积神经网络怎么学

卷积神经网络通俗理解。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法…

深度学习—卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks） 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如时间序列数据（可以认为是在时间轴上有规律地…

$深度卷积图神经网络(Deep Convolutional Graph Neural Network，DCGNN)的基本概念与应用$