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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>卷積神經網絡的特點,優缺點,數據處理等詳細資料免費下載

      卷積神經網絡的特點,優缺點,數據處理等詳細資料免費下載

      2018-08-09 | rar | 2.77 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　主要內容

      　　神經網絡和卷積神經網絡

      　　層次結構

      　　數據處理

      　　訓練算法

      　　優缺點

      　　正則化與Dropout

      　　典型的結構與訓練方式

      　　神經網絡之結構

      　　卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN），CNN可以有效的降低反饋神經網絡（傳統神經網絡）的復雜性，常見的CNN結構有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；從這些結構來講CNN發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函數的近似結構，同時得出更好的特征表達，但是這種方式導致了網絡整體復雜性的增加，使網絡更加難以優化，很容易過擬合。

      　　CNN的應用主要是在圖像分類和物品識別等應用場景應用比較多

      神經網絡 Dropout cnn
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