经典卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16

【经典卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16】的更多相关文章

经典卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16

经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式: 输出层 -> (卷积层+ -> 池化层?)+ -> 全连接层+ 上述公式中,“+”表示一个或者多个,“?”表示一个或者零个,如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层,“池化层?”表示一个或者零个池化层.“->”表示 forward 方向. 下面将分别介绍 LeNet-5.AlexNet 和 VGG-16 结构. 1. LeNet-5(modern) 图 1 LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层图片大小为 32×32×1…

经典卷积神经网络（LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet）的实现（MXNet版本）

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 其中文章详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础.其中参考的为Gluon社区提供的学习资料~ 1.简单LeNet的实现 def LeNet(): """ 较早的卷积神经网络 :…

Deep Learning 经典网路回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

#Deep Learning回顾#之LeNet.AlexNet.GoogLeNet.VGG.ResNet 深入浅出——网络模型中Inception的作用与结构全解析图像识别中的深度残差学习(Deep Residual Learning for Image Recognition), 论文来源,翻译地址…

经典卷积神经网络算法(2)：AlexNet

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

CNN 卷积神经网络结构

cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,每个feature map由多个神经元组成,假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元.对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature map的个数,当前层的卷积核数). CNN网络结构一种典型卷积网络结构是LeNet-5,用来识别数字的…

吴裕雄--天生自然python Google深度学习框架：经典卷积神经网络模型

import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 FC_SIZE = 512 def inference(input_tensor, train, regularizer): with tf.variable_s…