欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向. THE HISTORY OF NEURAL NETWORKS http://dataconomy.com/2017/04/history-neural-networks/…

参考了: https://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html https://blog.csdn.net/qq_24695385/article/details/80368618 LeNet 参考:https://www.jianshu.com/p/ce609f9b5910 AlexNet 参考:https://baike.baidu.com/item/AlexNet/22689612?fr=aladdin GoogLeNet 201…

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097   本文章已收录于:  深度学习知识库  分类: deep learning(28)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究ale…

  利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型 使用 TensorFlow 一个最大的好处是可以用各种运算符(Ops)灵活构建计算图,同时可以支持自定义运算符(见本公众号早期文章<TensorFlow 增加自定义运算符>).由于运算符的粒度较小,在构建深度学习模型时,代码写出来比较冗长,比如实现卷积层:5, 9 这种方式在设计较大模型时会比较麻烦,需要程序员徒手完成各个运算符之间的连接,像一些中间变量的维度变换.运算符参数选项.多个子网络连接处极易发生问题,肉眼检查也很难发现代码中潜伏的…

目录 使用非对称卷积分解大filters 重新设计pooling层 辅助构造器 使用标签平滑 参考资料 在<深度学习面试题20:GoogLeNet(Inception V1)>和<深度学习面试题26:GoogLeNet(Inception V2)>中对前两个Inception版本做了介绍,下面主要阐述V3版本的创新点 使用非对称卷积分解大filters InceptionV3中在网络较深的位置使用了非对称卷积,他的好处是在不降低模型效果的前提下,缩减模型的参数规模,在<深度学…

目录 简介 网络结构 对应代码 网络说明 参考资料 简介 2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名.VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了.VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构,而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有22层,但大小却比AlexNet和VGG小很多,GoogleNet参数为500万个,AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍,VG…

以下叙述只是简单的叙述,CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多,而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注.2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类.3. CNN特征提取用于对话问答图片问答.还有很多领域,比如根据面目表情判断情感,用于遥感地图的标注,用于生物医学的图像解析,用于安全领域的防火实时监控等.而且现阶段关于CNN+RNN的研究应用相关文章更加多样,效果越来越好,我们可以通过谷歌学术参阅这些文章,而且大部分可免费下载阅读,至…

作者:zhxfl 邮箱:zhxfl##mail.ustc.edu.cn 主页:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4155236.html 第1个版本blog在这里:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4134834.html 第2个版本github:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN 欢迎fork,在第一个版本的时候,我们只是针对手写数字,也就是黑白图片.在第二个版本中,我加入了很多东西. 第二个版本的特性 1…

目录 第一层卷积换为分离卷积 一些层的卷积核的个数发生了变化 多个小卷积核代替大卷积核 一些最大值池化换为了平均值池化 完整代码 参考资料 第一层卷积换为分离卷积 net = slim.separable_conv2d( inputs, depth(64), [7, 7], depth_multiplier=depthwise_multiplier, stride=2, padding='SAME', weights_initializer=trunc_normal(1.0), scope=en…

在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究alexnet.这是CNN在图像分类上的经典模型(DL火起来之后). 在DL开源实现caffe的model例子中.它也给出了alexnet的复现.详细网络配置文件例如以下https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_reference_caffenet/train…