深度网络模型详解_第1页
深度网络模型详解_第2页
深度网络模型详解_第3页
深度网络模型详解_第4页
深度网络模型详解_第5页
已阅读5页，还剩15页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

1、.深度网络模型详解2017-4-27Minsky和Seymour Papert专著Perceptron：单层感知机不能解决XOR问题1957单层感知机MCP神经元数学模型19891997深度信念网LeNetLSTM万能逼近定理卷积神经网络2010Xavier2011ReLU2012Dropout AlexNetClarifaiGoogLeNetVGGNetR-CNN2015BNFaster R-CNNResidual Net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

2、.卷积计算层.卷积计算层深度步长填充值.激励层Sigmoid vs ReLU.池化层取区域平均或最大.解释.LeNetlenet_train_totxt.AlexNtotxt.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-CNNRoI pooling!.Faster-R-CNNRPN!.SSD vs Yolo.Yolo V2类似SSD，使用anchor boxes高分辨率输入Batch Normalization聚类选择box

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论