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卷积神经网络学习介绍下载
weixin_39822095
2019-09-22 09:31:00
一篇非常好的讲解卷积神经网络的资源
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/u013186415/9619937?utm_source=bbsseo
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卷积神经网络
迁移
学习
迁移
学习
前言一、经典的
卷积神经网络
二、迁移
学习
的目标三、好处四、步骤五、代码 前言 在深度
学习
训练的过程中,随着网络层数的提升,我们训练的次数,参数都会提高,训练时间相应就会增加,我们今天来了解迁移
学习
一、经典的
卷积神经网络
在pytorch官网中,我们可以看到许多经典的
卷积神经网络
。 附官网链接:https://pytorch.org/ 这里简单
介绍
一下经典的卷积神经发展历程 1.首先可以说是
卷积神经网络
的开山之作Alexnet(12年的夺冠之作)这里简单说一下缺点 卷积核大,步长大,没有填充层,
常用的几种
卷积神经网络
介绍
常用的几种
卷积神经网络
介绍
标签(空格分隔): 深度
学习
这是一篇基础理论的博客,基本手法是抄、删、改、查,毕竟
介绍
这几个基础网络的博文也挺多的,就算是自己的一个笔记吧,以后忘了多看看。主要是想
介绍
下常用的几种
卷积神经网络
。
卷积神经网络
最初为解决图像识别问题而提出,目前广泛应用于图像,视频,音频和文本数据,可以当做深度
学习
的代名词。目前图像分类中的ResNet, 目标检测领域占统治地位的Faster R
卷积神经网络
入门,
卷积神经网络
有哪些?新手入门卷积必看,真保姆级教程!
由于深度神经网络通常都是多层卷积的堆叠,通过上一层得到了直线或者曲线后,下一层不再组合像素,而是将线组合成形状,一层一层进行下去,直到形成完整的图片。关
卷积神经网络
CNN方面的使用,前景,就业还有很多很多,此处就不多做
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了,为了方便大家,我也整理了很多计算机视觉,机器
学习
,深度
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方面的
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资料,包含:论文,视频,文章,行业报告,书籍,项目代码等。然而,当使用稍微小一点的
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率时,训练过程会更慢,但不会发散。但是,包括
卷积神经网络
在内,深度
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训练的一大难题就是,如何选择正确的
学习
率。
【深度
学习
】经典的
卷积神经网络
模型
介绍
(LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和MobileNet)
经典的
卷积神经网络
模型
介绍
卷积神经网络
简介一、LeNet1、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层(下采样层)4、C3层-卷积层5、S4层-池化层(下采样层)6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层二、AlexNet1、AlexNet特点2、ReLu作为激活函数3、数据增强4、层叠池化5、局部相应归一化6、Dropout7、Alex网络结构8、AlexNet参数数量三、VGG net1、VGG的特点2、VGG网络结构3、VGG优缺点四、GoogLeNet1、GoogLeNet Incepet
关于
卷积神经网络
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卷积神经网络
基础知识
pwd=bhct提取码:bhct 书名:深度
学习
入门作者:[日]斋藤康毅译者:陆宇杰豆瓣评分:9.4出版社:人民邮电出版社出版年份:2018-7页数:285内容简介:本书是深度
学习
真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度
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的原理和相关技术。书中不仅
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了深度
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和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、
卷积神经网络
等也有深入讲解,此外还
介绍
了深度
学习
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等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。远比传统图像处理的概念平易近人。
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