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

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AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet

AlexNet: VGGNet: 用3x3的小的卷积核代替大的卷积核,让网络只关注相邻的像素 3x3的感受野与7x7的感受野相同,但是需要更深的网络这样使得参数更少大多数内存占用在靠前的卷积层,大部分的参数在后面的全连接层 GoogleNet: Inception模块:设计了一个局部网络拓扑结构,然后堆放大量的局部拓扑在每一个的顶部目的是将卷积和池化(filter)操作并行,最后在顶层将得到的输出串联得到一个张量进入下一层这种做法会增加庞大的计算量: (图中输入输出尺寸不变是因为增加了零…

LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet的网络结构

1. LeNet 2. AlexNet 3. 参考文献: 1. 经典卷积神经网络结构——LeNet-5.AlexNet.VGG-16 2. 初探Alexnet网络结构 3.…

CNN Architectures(AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet,DenseNet)

AlexNet (2012) The network had a very similar architecture as LeNet by Yann LeCun et al but was deeper, with more filters per layer, and with stacked convolutional layers. It consisted 11x11, 5x5,3x3, convolutions, max pooling, dropout, data augmenta…

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 :…

五大经典卷积神经网络介绍：LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet

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/…

TensorFlow实战之实现AlexNet经典卷积神经网络

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.AlexNet模型及其基本原理阐述 1.关于AlexNet 2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本.该模型包含了6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元,拥有5个卷积层,其中3个卷积层后面连接了最大池化层,最后还有3个全连接层.它将LeNet的思想得到更广泛的传…

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经典卷积神经网络算法(5)：ResNet

经典卷积神经网络算法(2)：AlexNet

经典卷积神经网络的学习（一）—— AlexNet

卷积神经网络之AlexNet