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卷积神经网络的特点,优缺点,数据处理等详细资料免费下载

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:2.77 MB | 2018-08-09

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　　主要内容

　　神经网络和卷积神经网络

　　层次结构

　　数据处理

　　训练算法

　　优缺点

　　正则化与Dropout

　　典型的结构与训练方式

　　神经网络之结构

　　卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），CNN可以有效的降低反馈神经网络（传统神经网络）的复杂性，常见的CNN结构有LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等等，其中在LVSVRC2015冠军ResNet是AlexNet的20多倍，是VGGNet的8倍；从这些结构来讲CNN发展的一个方向就是层次的增加，通过这种方式可以利用增加的非线性得出目标函数的近似结构，同时得出更好的特征表达，但是这种方式导致了网络整体复杂性的增加，使网络更加难以优化，很容易过拟合。

　　CNN的应用主要是在图像分类和物品识别等应用场景应用比较多

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