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深度网络模型详解,2017-4-27,Minsky和SeymourPapert专著Perceptron:单层感知机不能解决XOR问题,1943,1969,1986,1998,2006,1957,单层感知机,MCP神经元数学模型,1989,1997,深度信念网,LeNet,LSTM,万能逼近定理卷积神经网络,2010,Xavier,2011,ReLU,2012,DropoutAlexNet,Clarifai,GoogLeNetVGGNetR-CNN,2015,BNFasterR-CNNResidualNet,反向传播算法,主要内容,卷积神经网络基础物体分类模型LeNetAlexNetGoogLeNetVGGNetResNet目标检测模型RCNN系列SSDYolo系列,卷积神经网络,卷积计算层,卷积计算层,深度步长填充值,激励层,SigmoidvsReLU,池化层,取区域平均或最大,解释,LeNet,AlexNet,LRN:局部响应归一化层,local_size:默认为5。如果是跨通道LRN,则表示求和的通道数;如果是在通道内LRN,则表示求和的正方形区域长度。alpha:默认为1,归一化公式中的参数。beta:默认为5,归一化公式中的参数。norm_region:默认为ACROSS_CHANNELS。有两个选择,ACROSS_CHANNELS表示在相邻的通道间求和归一化。WITHIN_CHANNEL表示在一个通道内部特定的区域内进行求和归一化。与前面的local_size参数对应。,GoogLeNet,VGGNet,ResNet,R-CNN,Fast-R-CNN,RoIpooling!,Faster-R-CNN,RPN!,SSDvsYolo,YoloV2,类似SSD,使用anchorboxes
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