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解析卷积神经网络
——深度学习实践手册
魏秀参(Xiu-ahenWEI)
/weixz/
目录
A 绪论 RR
0.l 引言 l2
什么是深度学习？ l3
深度学习的前世今生 l4
AA
基础理论篇
RN
R卷积神经网络基础知识
kR
l.l 发展历程...............................
22
l.2 基本结构...............................
24
l.3 前馈运算...............................
26
l.4 反馈运算...............................
27
l.5 小结..................................
29
k卷积神经网络基部件
jR
2.l “端到端”思想............................
3l
2.2 网络符号定义.............................
33
2.3 卷积层.................................
34
2.3.l
什么是卷积？.........................
34
2.3.2
卷积操作的作用........................
36
2.4 汇合层.................................
37
2
目录
3
2.4.l
什么是汇合？.........................
38
2.4.2
汇合操作的作用........................
39
激活函数 40
全连接层 42
目标函数 43
2.8 小结 43
j卷积神经网络经典结构
99
3.l CNN网络结构中的重要概念....................
44
3.l.l 感受野.............................
44
3.l.2 分布式表示..........................
46
3.l.3 深度特征的层次性......................
48
3.2 经典网络案例分析..........................
49
3.2.l
Alex-Net网络模型......................
49
3.2.2
VGG-Nets网络模型.....................
53
3.2.3
Network-In-Network.....................
53
3.2.4
残差网络模型.........................
54
3.3 小结
..................................
59
9
卷积神经网络的压缩
e9
4.l
低秩近似...............................
66
4.2
剪枝与稀疏约束............................
67
4.3
参数量化........
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