当前位置：学术参考网 > 典型卷积神经网络论文
卷积网络（CNN）是一类尤其适合计算机视觉应用的神经网络，因为它们能使用局部操作对表征进行分层抽象。.有两大关键的设计思想推动了卷积架构在计算机视觉领域的成功。.第一，CNN利用了图像的2D结构，并且相邻区域内的像素通常是高度相关的。.因此...
相比于AlexNet，主要区别是使用了更小的卷积核和步长，11x11的卷积核变成7x7的卷积核，stride从4变成了2。另外，通过可视化发现第一层的卷积核影响大，于是对第一层的卷积核做了规范化，如果RMS（RootMeanSquare）超过0.1，就把卷积核…
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的IsmaHadji和RichardP.Wildes发表了论文《WhatDoWeUnderstandAbout...
深度学习之典型卷积神经网络一.LeNet-5-最早用于数字识别的CNN，是针对灰度图像进行训练的，图片的大小只有32*32*1，使用sigmoid函数
典型的CNN中，开始几层都是卷积和下采样的交替，然后在最后一些层（靠近输出层的），都是全连接的一维网络。这时候我们已经将所有两维2D的特征maps转化为全连接的一维网络的输入。这样，当你准备好将最终的2D特征maps输入到1D网络中时...
2.卷积神经网络的特点卷积神经网络由多层感知机（MLP）演变而来，由于其具有局部区域连接、权值共享、降采样的结构特点，使得卷积神经网络在图像处理领域表现出色。卷积神经网络相比于其他神经网络的特殊性主要在于权值共享与局部连接…
LeNet-5模型在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，YannLeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷积神经网络，在MNIST数据集中的正确率…
卷积神经网络原理浅析.卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、文本数据等。.在早期的图像识别研究中，最大的挑战是如何组织特征...
本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。且该文详细介绍了每一种网络的基本构建块，其包括了基本架构、传播方式、连接方式、激活函数、反向传播的应用和各种优化算法的原理。
转载自：极市平台作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在计算机视觉等领域上取得了当前最好的效果。1998年，YannLeCun提出LeNet-5，将BP算法应用到神经网络结构的训练上，形成当代CNN雏形。