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發(fā)視頻卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),優(yōu)缺點(diǎn),數(shù)據(jù)處理等詳細(xì)資料免費(fèi)下載
2018-08-09 |
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資料介紹
主要內(nèi)容
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
層次結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)處理
訓(xùn)練算法
優(yōu)缺點(diǎn)
正則化與Dropout
典型的結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練方式
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之結(jié)構(gòu)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN），CNN可以有效的降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的復(fù)雜性，常見的CNN結(jié)構(gòu)有LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等等，其中在LVSVRC2015冠軍ResNet是AlexNet的20多倍，是VGGNet的8倍；從這些結(jié)構(gòu)來講CNN發(fā)展的一個方向就是層次的增加，通過這種方式可以利用增加的非線性得出目標(biāo)函數(shù)的近似結(jié)構(gòu)，同時得出更好的特征表達(dá)，但是這種方式導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)整體復(fù)雜性的增加，使網(wǎng)絡(luò)更加難以優(yōu)化，很容易過擬合。
CNN的應(yīng)用主要是在圖像分類和物品識別等應(yīng)用場景應(yīng)用比較多
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