图解CNN十大算法架构

在深度学习应用中,算法主要分为三大类:

  • 用于影像图像数据进行分析处理的卷积神经网络(CNN)
  • 用于文本分析自然语言处理的递归神经网络(RNN)
  • 用于数据生成或非监督学习应用的生成对抗网络(GAN)

随着技术的研究发展,基于这三大类传统算法,也不断衍生出不同的算法变体,其中基于CNN架构的变体有如下几种:

CNN十大架构

  • 1. LeNet-5
  • 2. AlexNet
  • 3. VGG-16
  • 4. Inception-v1
  • 5. Inception-v3
  • 6. Inception-v4
  • 7. ResNet-50
  • 8. ResNeXt-50
  • 9. Inception-ResNets
  • 10. Xception

为了更好的直观理解算法的架构下图是各图的图例解释:
图解CNN十大算法架构_第1张图片

1. LeNet-5

图解CNN十大算法架构_第2张图片

2. AlexNet

图解CNN十大算法架构_第3张图片

3. VGG-16

图解CNN十大算法架构_第4张图片

4. Inception-v1

图解CNN十大算法架构_第5张图片

5. Inception-v3

图解CNN十大算法架构_第6张图片

6. Inception-v4

图解CNN十大算法架构_第7张图片

7. ResNet-50

图解CNN十大算法架构_第8张图片

8. ResNeXt-50

图解CNN十大算法架构_第9张图片

9. Inception-ResNets

图解CNN十大算法架构_第10张图片

10. Xception

图解CNN十大算法架构_第11张图片

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